FBE- Uçak ve Uzay Mühendisliği Lisansüstü Programı - Doktora
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Konu "Airline Crew Scheduling" ile FBE- Uçak ve Uzay Mühendisliği Lisansüstü Programı - Doktora'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgeBüyük ölçekli havayolu ekip eşleme problemlerinin çözümü için bir kolon Türetme stratejisi(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017-02-15) Zeren, Bahadır ; Özkol, İbrahim ; 10139779 ; Uçak ve Uzay Mühendisliği ; Aeronautics and Astronautics EngineeringBir ekip eşlemesi (crew pairing); aynı ikamet merkezinde (domicile) başlayan ve biten, birbirini takip eden uçuşların oluşturduğu dizidir. Ekip eşleme planlaması ise havayolu ekip planlama sürecinin en önemli maliyet belirleyici aşamasıdır. Dolayısıyla ekip eşleme optimizasyonu, operasyonel ekip maliyetlerini minimize eden ve ekiplerin verimli kullanımını maksimize eden oldukça önemli bir süreçtir. Ekip eşlemesi üretimi sürecinde gözönünde bulundurulması ve uyulması gereken, resmi yönetmelikler veya şirket prosedürleri kaynaklı birçok kısıtlama ve kural bulunmaktadır. Optimizasyonun temel amacı, bu kural ve kısıtlamaları gözönünde bulundurarak, havayolu tarifesinde bulunan tüm uçuşları kapsayan düşük maliyetli ve sivil havacılık kurallarına uygun ekip eşleme kümeleri üretmektir. Bu araştırma ve geliştirme çalışmasında, ekip eşleme optimizasyonu ile ilgili var olan çalışmalar incelenmiş ve öncelikle ekip eşleme problemini çözmek üzere bir genetik algoritma yaklaşımı geliştirilmiştir. Genetik algoritmalar, yöneylem alanındaki bir çok farklı optimizasyon probleminin çözümünde kullanılan güçlü bir metasezgisel (metaheuristics) tekniktir. Çalışmanın bu aşamasında, genetik algoritmanın performansını arttırmak üzere yeni operatörler/sezgisel metodlar geliştirilmiş ve küçük ve orta ölçekli filolar için başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Fakat büyük ölçekli filolar için, geliştirilen genetik algoritmanın paralelleştirilmiş versiyonu bile matematiksel yöntemlerin ürettiği sonuçlara tercih edilebilir kalitede çözüm üretememiştir. Elde edilen bu bulguları takiben, çalışma, özellikle dinamik kolon türetme teknikleri (dynamic column generation) kullanan matematiksel yaklaşımların üzerinde yoğunlaştırılmıştır. Ve bu bağlamda bilimsel literatüre katkı niteliğinde olan; yeni bir kolon türetme stratejisi, bir ücretlendirme ağı (pricing network) tasarımı ve ekip eşlemesi eliminasyonu için kullanılan bir sezgiseli (heuristics) geliştirilmiştir. Önerilen stratejide, ana problem küme-kapsama (set-covering) problemi, ücretlendirme alt problemi (pricing sub problem) ise en kısa yol (shortest-path) problemi olarak modellenmiş; sezgisel ve kesin (exact) algoritmaların birarada kullanımı ile görev-uçuş yatı bağlantısı çizgesi (duty-flight overnight connection graph) üzerinde verimli bir şekilde çözülmüştür. Önerilen strateji, Türk Hava Yolları’ndan elde edilen gerçek dünya verileri ile test edilmiş ve bu çalışmada sunulan test sonuçlarından da anlaşılacağı üzere Türk Hava Yolları’nda hali hazırda kullanılan sistem ile karşılaştırıldığında yüksek kalitede ve son derece rekabetçi çözümler üretebilme yeteneğine sahip oluduğu görülmüştür. Aynı zamanda önerilen çözüm yaklaşımının, amaç fonksiyonundaki (objective/fitness function) ceza katsayılarına olan hassasiyeti, daha az pas (deadhead) uçuş üretmesi, daha hafif donanımlar ve tek kanallı (single-threaded) bir yazılım ile neredeyse aynı sürelerde sonuç üretebilme gibi avantajları olduğu da görülmektedir.