已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Airline Timetable Development and Fleet Assignment Incorporating Passenger Choice

运筹学 计算机科学 启发式 利润(经济学) 背景(考古学) 机组调度 车队管理 调度(生产过程) 数学优化 工程类 经济 电信 生物 操作系统 数学 古生物学 微观经济学
作者
Keji Wei,Vikrant Vaze,Alexandre Jacquillat
出处
期刊:Transportation Science [Institute for Operations Research and the Management Sciences]
卷期号:54 (1): 139-163 被引量:49
标识
DOI:10.1287/trsc.2019.0924
摘要

Flight timetabling can greatly impact an airline’s operating profit, yet data-driven or model-based solutions to support it remain limited. Timetabling optimization is significantly complicated by two factors. First, it exhibits strong interdependencies with subsequent fleet assignment decisions of the airlines. Second, flights’ departure and arrival times are important determinants of passenger connection opportunities, of the attractiveness of each (nonstop or connecting) itinerary, and, in turn, of passengers’ booking decisions. Because of these complicating factors, most existing approaches rely on incremental timetabling. This paper introduces an original integrated optimization approach to comprehensive flight timetabling and fleet assignment under endogenous passenger choice. Passenger choice is captured by a discrete-choice generalized attraction model. The resulting optimization model is formulated as a mixed-integer linear program. This paper also proposes an original multiphase solution approach, which effectively combines several heuristics, to optimize the network-wide timetable of a major airline within a realistic computational budget. Using case study data from Alaska Airlines, computational results suggest that the combination of this paper’s model formulation and solution approaches can result in significant profit improvements as compared with the most advanced incremental approaches to flight timetabling. Additional computational experiments based on several extensions also demonstrate the benefits of this modeling and computational framework to support various types of strategic airline decision making in the context of frequency planning, revenue management, and postmerger integration.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Yuelu完成签到 ,获得积分10
2秒前
ranj完成签到,获得积分10
8秒前
科研通AI6.4应助kai采纳,获得10
10秒前
AZN完成签到 ,获得积分10
11秒前
boxi完成签到,获得积分10
12秒前
samuel完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
Yuang完成签到 ,获得积分10
15秒前
轻松凌柏完成签到 ,获得积分10
17秒前
元皓完成签到 ,获得积分10
18秒前
21秒前
xixilizi完成签到,获得积分10
22秒前
鲤鱼紫寒完成签到,获得积分10
24秒前
26秒前
希望天下0贩的0应助1234采纳,获得10
27秒前
Jason发布了新的文献求助10
28秒前
kai发布了新的文献求助10
29秒前
36秒前
yuqinghui98完成签到 ,获得积分10
37秒前
38秒前
59完成签到,获得积分10
39秒前
厘米应助Bin_Liu采纳,获得10
39秒前
大眼睛发布了新的文献求助10
40秒前
40秒前
我的天哪我完成签到,获得积分20
43秒前
大胆幼枫发布了新的文献求助10
44秒前
Only完成签到 ,获得积分10
45秒前
Fine完成签到,获得积分10
45秒前
科研通AI2S应助羊肉沫采纳,获得30
48秒前
小白完成签到 ,获得积分10
49秒前
侯雨涵完成签到,获得积分10
49秒前
在路上完成签到 ,获得积分10
49秒前
52秒前
54秒前
Hello应助侯雨涵采纳,获得10
54秒前
54秒前
大眼睛完成签到,获得积分10
55秒前
陶醉萝完成签到 ,获得积分20
56秒前
58秒前
流星雨完成签到 ,获得积分10
58秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Nondestructive Testing Handbook: Vol. 4, Thermal and Infrared Testing (IR), 4th ed 800
作者名:Kristopher P. Plain,悉尼大学的,目前只能查到其四篇论文,想找到其博士论文 590
Évora na Idade Média 555
Soil mites of the family Rhagidiidae (Actinedida: Eupodoidea). Morphology, Systematics, Ecology 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Radical Reactions 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7369355
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8977138
关于积分的说明 19086432
捐赠科研通 7012455
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3224834
关于科研通互助平台的介绍 2388175
邀请新用户注册赠送积分活动 2205430