Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11527/4753
Title: Genetik Algoritmalar İle Havayolu Ekip Planlamada Ekip Rotasyon Optimizasyonu
Other Titles: Airline Crew Pairing Optimization With Genetic Algorithms
Authors: Özkol, İbrahim
Zeren, Bahadır
Uçak Mühendisliği
Aircraft Engineering
Keywords: Havayolu ekip planlama
Optimizasyon
Genetik Algoritmalar
Airline crew scheduling
Optimization
Genetik algorithms
Publisher: Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Abstract: Bu çalışmada havayolu ekip planlama sürecindeki ilk ve maliyetlerin büyük ölçüde belirlendiği aşama olan ekip rotasyon optimizasyonu konusunda var olan bazı çalışmalar incelenmiş ve problemin genetik algoritmalar ile çözümü konusunda geliştirmeler yapılmıştır. Bir ekip rotasyonu, bir ikamet merkezinden başlayıp tekrar aynı merkezde biten ve yönetmelikler ile belirlenen çeşitli kısıtlamalar altında planlanan uçuş dizisidir. Ekip rotasyon optimizasyonu probleminde de amaç, havayolu şirketinin tüm uçuşlarını kapsayan ve aynı zamanda ekip maliyetlerini minimize eden ekip rotasyon kümelerinin üretilmesidir. Bahsedilen amaçlar doğrultusunda, bu çalışmada uygulanan yeni genetik operatörler ile daha sağlam sonuçlar elde edilmiş ve yakınsama hızında gözle görülür bir artış sağlanmıştır. Aynı zamanda, birden fazla ikamet merkezinin olabilmesi durumu da simüle edilmiş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
In this study, some studies about crew pairing optimization which is the first and main cost-determining phase of the airline crew scheduling process were examined and some existing methods were modified for the solution of the problem using genetic algorithms. A pairing is a sequence of flights begining and ending at the homebase for the crew and is planned under various restrictions which are defined by regulations. The main goal of optimization, on the other hand, is the generation of low cost sets of crew pairings which cover all flights in the airline company s schedule. Regarding the mentioned goals, more robust results were obtained and an obvious increase on the convergence rate was reached through the new genetic operators. At the same time, the possibility of multiple homebase was also taken into account and results were promising.
Description: Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2007
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2007
URI: http://hdl.handle.net/11527/4753
Appears in Collections:Uçak ve Uzay Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
7847.pdf614.83 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.