A Multicriteria Optimization for Flight Route Networks in Large-Scale Airlines Using Intelligent Spatial Information

Air route network optimization, one of the airspace planning challenges, effectively manages airspace resources toward increasing airspace capacity and reducing air traffic congestion. In this paper, the structure of the flight network in air transport is analyzed with a multi-objective genetic algorithm regarding Geographic Information System (GIS) which is used to optimize this Iran airlines topology to reduce the number of airways and the aggregation of passengers in aviation industries organization and also to reduce changes in airways and the travel time for travelers. The proposed model of this study is based on the combination of two topologies – point-to-point and Hub-and-spoke – with multiple goals for causing a decrease in airways and travel length per passenger and also to reach the minimum number of air stops per passenger. The proposed Multi-objective Genetic Algorithm (MOGA) is tested and assessed in data of the Iran airlines industry in 2018, as an example to real-world applications, to design Iran airline topology. MOGA is proven to be effective in general to solve a network-wide flight trajectory planning. Using the combination of point-to-point and Hub-and-spoke topologies can improve the performance of the MOGA algorithm. Based on Iran airline traffic patterns in 2018, the proposed model successfully decreased 50.8% of air routes (184 air routes) compared to the current situations while the average travel length and the average changes in routes were increased up to 13.8% (about 100 kilometers) and up to 18%, respectively. The proposed algorithm also suggests that the current air routes of Iran can be decreased up to 24.7% (89 airways) if the travel length and the number of changes increase up to 4.5% (32 kilometers) and 5%, respectively. Two intermediate airports were supposed for these experiments. The computational results show the potential benefits of the proposed model and the advantage of the algorithm. The structure of the flight network in air transport can significantly reduce operational cost while ensuring the operation safety. According to the results, this intelligent multi-object optimization model would be able to be successfully used for a precise design and efficient optimization of existing and new airline topologies

Optimización multiobjetivo de la distribución en planta de procesos industriales. Estudio de objetivos

En el proceso de diseño e las construcciones industriales, es de vital importancia conocer cual es la ubicación óptima de las diferentes áras de trabajo que conforman un proceso de fabricación, así como de las instalaciones y servicios auxiliares. El problema de distribución en planta (Facilities Layout Problem, FLP) integra a todas las actividades industriales y se ha convertido desde los años 60 en uno de los problemas clásicos de optimización combinatoria, en el que trabajan multiutd de investigadores a nivel internacional. Hasta los años 90, el enfoque que se realizaba del problema era básicamente un enfoque monobjetivo, en el que se primaba fundamentalmente la minimización del coste de transporte de material o personas entre las diferentes áreas productivas o de servicios. Para ello se han venido empleando diferentes técnicas de optimización heurística, que persiguen minimizar el tiempo de cálculo y facilitar la búsqueda de mínimos, aunque sean locales, pues el espacio de soluciones es tan grande, que es difícil garantizar la existencia de un mínimo global del problema. No obstante, el criterio de coste no es el único que se debe considerar en este tipo de planteamientos, pues existen otra serie de indicadores que son de vital importancia, para garantizar que la solución propuesta tiene un nivel de desarrollo tecnológico con la aparición de equipos y programas informáticos más desarrollados, han prosperado las aproximaciones multiobjetivos al problema de distribución en planta. Entre los objetivos principales del presente trabajo se encuentran; la realización de un estado del arte de los indicadores que se han empleado en la bibliografía para la resolución en planta, obteniendo un conjunto de indicadores independientes y suficientes que puedan ser empleados en la obtención de distribuciones en planta óptimas. Se investigará si es necesario definir algún nuevo indicador que cubra los objetivos fundamentales de la distribución en planta establecidos por distintos autores. Una vez seleccionados los indicadores se propone una técnica de optimización multiobjetivo basada en un algoritmo de recocido simulado (Simulated Annealing). Finalmente se presentan los resultados de los experimentos realizados, empleando la técnica de optimización multiobjetivo propuesta, sobre un problema ampliamente utilizado en la bibliografía, el propuesto por Armour y Buffa de 20 actividades. Se obtienen las fronteras de Pareto para diferentes bicriterios, introduciendo puntos que completan las existentes hasta la actualidad, estudiando la posibilidad de extender la optimización a 3 indicadores.Montalva Subirats, JM. (2011). Optimización multiobjetivo de la distribución en planta de procesos industriales. Estudio de objetivos [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/11147Palanci