航班的正常運行可能會(huì )受到各種不可預測因素的影響，導致如機場(chǎng)關(guān)閉、臨時(shí)飛機維護等不正常航班情況發(fā)生。當不正常航班產(chǎn)生時(shí)，航空公司運行控制中心會(huì )采取多種方法來(lái)調整資源（包括航班時(shí)刻、飛機和機組等）的分配并重新安排旅客以實(shí)現航班計劃的恢復。
同濟大學(xué)的蘇藝研究團隊首先介紹了不正常航班生成的可能場(chǎng)景和一系列常見(jiàn)的恢復手段，接著(zhù)回顧了飛機路徑恢復、機組恢復和多資源整合恢復的基本模型和相關(guān)擴展研究，旨在為航空公司實(shí)際運行中不同的恢復場(chǎng)景提供合適的模型和方法。此外，還對相關(guān)課題的未來(lái)研究方向提出了建議。
本文來(lái)自微信公眾號：Engineering（ID：engineering2015），作者：蘇藝、謝可欣、王洪建、梁哲，原文標題：《航空公司不正常航班管理——模型和解決方法綜述丨Engineering》
航空業(yè)已經(jīng)成為全球經(jīng)濟的重要組成部分之一。隨著(zhù)人們逐漸依賴(lài)飛機出行，全球的航班數量逐年增多。根據國際航空運輸協(xié)會(huì )（IATA）的報告，2019年全球民航旅客需求增長(cháng)了4.2%，而民航運力僅增長(cháng)了3.4%，需求增長(cháng)幅度超過(guò)了運力增長(cháng)幅度，這表明航空市場(chǎng)仍具有很大的發(fā)展潛力。
隨著(zhù)航空業(yè)的發(fā)展，航空公司的計劃與調度問(wèn)題日趨受到重視，很多航空公司都采用先進(jìn)的數學(xué)優(yōu)化方法來(lái)解決這些問(wèn)題并從中獲益。Eltoukhy等和Zhou等總結了不同航空規劃問(wèn)題的模型及有效的解決方案。
在各種不正常情況下，航班往往無(wú)法按計劃運行。美國運輸統計局（BTS）提供的數據顯示，2019年美國約有21%的航班經(jīng)歷了超過(guò)15 min的起飛延誤。同樣地， 根據中國民用航空局（CAAC）《2019年民航業(yè)發(fā)展統計公報》，國內平均航班準點(diǎn)率也僅有81.43%。官方航空指南公司（Official Aviation Guide, OAG）的有關(guān)航班準點(diǎn)率的報告顯示，全球只有三家航空公司的準點(diǎn)率超過(guò)90%。
航空公司航班的延誤率和取消率無(wú)時(shí)無(wú)刻不在影響著(zhù)旅客對航班的選擇，無(wú)法及時(shí)實(shí)現航班恢復將嚴重損害航空公司的經(jīng)濟和社會(huì )效益。因此，不正常航班管理成為了航空公司運營(yíng)管理的一大痛點(diǎn)。
航班計劃和航班恢復之間有許多差異。航班計劃著(zhù)重于得到最優(yōu)方案，而航班恢復的目標是盡快獲得一系列可行且較佳（不一定最優(yōu)）的解決方案。此外，根據航班不正常情況的嚴重程度和類(lèi)型，航班恢復相較于航班計劃具有更多不確定性。航班計劃可以在航班正式運行前花幾個(gè)月的時(shí)間來(lái)制定，但是航班恢復需要在不正常航班產(chǎn)生后盡快生成并實(shí)施。
在本文中，同濟大學(xué)的蘇藝研究團隊著(zhù)眼于航班恢復問(wèn)題的特征，回顧了常見(jiàn)的模型和方法，同時(shí)在模型基礎上進(jìn)一步展示了不同恢復方法的特點(diǎn)和使用效果。航空公司可據此選擇合適的恢復方法來(lái)滿(mǎn)足不同的恢復需求。
他們總結了飛機和機組恢復的基礎模型和擴展， 并介紹了考慮旅客因素的多資源整合恢復問(wèn)題。關(guān)于飛機路徑恢復問(wèn)題，他們回顧了通用的弧模型和路徑模型，并討論了這些模型的適用場(chǎng)景。此外，還總結了飛機路徑恢復中關(guān)于航班延誤、維修因素的拓展研究。關(guān)于機組恢復問(wèn)題，介紹了與飛行員級別、 航班延誤相關(guān)的基礎模型和擴展模型。關(guān)于多資源整合恢復問(wèn)題，介紹了連接不同資源的關(guān)鍵約束和相關(guān)算法。
在回顧不正常航班管理的研究之后，同濟大學(xué)的蘇藝研究團隊對未來(lái)的研究提出了以下建議：
第一，飛機路徑恢復或機組恢復研究可以引入更多現實(shí)因素使得解決方案更具實(shí)用性， 如在建模中考慮不同機型之間的飛機交換等。第二，多階段整合的問(wèn)題十分復雜，按照現在的算力，求解仍然極具挑戰性。未來(lái)的研究重點(diǎn)可以側重于多階段集成和優(yōu)化方法設計等方面。例如，可以通過(guò)數據預處理（如分解方法）來(lái)縮小問(wèn)題規模，降低模型復雜度。第三， 不正常航班造成的損失主要來(lái)自旅客，因此以旅客為主的恢復研究是一個(gè)十分有潛力的研究課題。例如，如何將旅客偏好納入恢復的研究以提高服務(wù)水平，以及如何通過(guò)數據挖掘評估旅客信息等，以此帶來(lái)更精準的優(yōu)化結果。
包含4個(gè)航班（指派了兩架飛機和兩個(gè)機組）的網(wǎng)絡(luò )下行影響的圖示。機組1被分配給航班1和航班4，機組2被分配給航班2和航班3
本文來(lái)自微信公眾號：Engineering（ID：engineering2015），作者：蘇藝、謝可欣、王洪建、梁哲
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