A Flight Planning Model and a Case Study in an Airline Company
[Thesis]
Temuçin, Tolga
Tuzkaya, Gülfem
Marmara Universitesi (Turkey)
2019
123
Ph.D.
Marmara Universitesi (Turkey)
2019
Havacılık endüstrisindeki gelişmeler, ülke refah seviyesini arttırmaktadır. Diğer ulaştırma modlarına kıyasla hava taşımacılığının ekonomik ve sosyal etkilerinin tahmin edilemeyecek kadar büyük olması konu üzerinde çalışmayı cazip hale getirmektedir. Bunun nedeni, maliyet, uçuş yükünün uçaklar arası düzgün dağılımı, yaşanan gecikmeler veya herhangi bir konudaki küçük iyileştirmelerin havacılık endüstrisinde büyük kazanımlara neden olmasıdır. Havacılık, ayrı ayrı veya bir arada ele alınması gereken çok sayıdaki birbiriyle ilişkili operasyonu içeren karmaşık bir endüstridir. Bir problemin çıktısı, bir diğerinin girdisidir. Bu nedenle, bir problemde başarılı olabilmek için önceki problemler dikkatlice incelenmeli ve çözülmelidir. Uçak Bakım Rotalama, Uçuş Çizelgeleme, Filo Atama, Mürettebat Çizelgeleme ve Bozulma Giderme gibi bu sektördeki önemli havayolu operasyonları arasında büyüleyici zorluklara sahip problemlerden biridir. Bu problemde, çizelgelenen uçuşlar belli bir filoda yer alan uçaklara atanır. Diğer kısıtların yanı sıra, havayolu firmaları bu süreçte uçakların bakım gereksinimlerini de karşılamalıdır. Bu, uçakların düzenli aralıklarla bakım görmesi gerektiği anlamına gelir. Unutulmamalıdır ki, fazla sayıda planlı bakım gereğinden fazla masrafa, az sayıda planlı bakım ise gereksinimlerin ihlaline neden olur. Bu tezde, birbiriyle çelişen aşağıdaki iki amacı optimize ederek en iyi rotalama seçeneklerinin belirlendiği Günlük Uçak Bakım Rotalama Problemi incelenmiştir: (1) Her bir uçuşa ait müşteri talebi ile söz konusu uçuşun atandığı uçağın kapasitesini dengelemek, (2) her bir uçağın yasal uçuş süresini mümkün olduğunca kullanmak. Bu nedenle, bakım periyodu (sadece geceleyin veya herhangi bir zamanda) göz önüne alınarak, iki farklı modelleme yaklaşımı (biri diğerinin özel bir halidir) önerilmiştir. Bu matematiksel modeller küçük ve orta ölçekli problemler için en uygun rota seçeneklerini bulabilmelerine rağmen, gerçek hayat problemleri için makul bir sürede sonuç üretememektedirler. Bu zorlukla başa çıkmak için Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algoritmasını (NSGA-II) temel alan bir meta-sezgisel geliştirilmiştir. Sunulan matematiksel modellerin yetersiz kaldığı durumları ve önerilen çözüm yaklaşımının etkililiğini göstermek için kapsamlı sayısal analizler yapılmıştır.