Definição da malha aérea e aeronaves para uma nova companhia aérea regional com hub em Goiânia

Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2019.O mercado da aviação civil é extremamente competitivo, e uma boa estruturação da companhia aérea que irá atuar no setor é fundamental, não podendo estar sujeita a gastos desnecessários. Com isso, a escolha de um hub de atuação, assim como quais destinos serão realizados e as respectivas aeronaves para cumprir estas rotas, é essencial para a empresa. Desta forma, esta pesquisa objetiva modelar um processo para a escolha da malha aérea e aeronaves de uma nova companhia aérea regional com o hub em Goiânia de forma a maximizar a lucratividade da mesma. Através de dados e informações coletados após reuniões e entrevistas com representantes da Embraer e ANAC, pôde-se selecionar um mix de aeronaves e destinos para representarem a empresa no mercado regional. Estes dados são de caráter quantitativos e foram obtidos por meio de uma metodologia baseada no Design Science Research. Além disso, os resultados são encontrados com a utilização da modelagem matemática e computacional de pesquisa operacional com auxílio do software LINGO. Os melhores destinos e aeronaves ótimas são encontrados para diversos cenários analisados e seus lucros calculados. Com isso, impõe-se a constatação de que o mercado da aviação regional possui um grande espaço para crescimento no Brasil, e consequentemente a obtenção de lucros ao realizar-se um bom planejamento inicial.The civil aviation market is extremely competitive, and a good structuring of the airline that will operate in the sector is fundamental, and can not be subject to unnecessary expenses. With this, the choice of an operating hub, as well as which destinations will be realized and the respective aircraft to fulfill these routes, is essential for the company. In this way, this research aims to model a process for the choice of the air network and aircraft of a new regional airline with the hub in Goiânia in order to maximize its profitability. Through data and information collected after meetings and interviews with representatives of Embraer and ANAC, it was possible to select a mix of aircraft and destinations to represent the company in the regional market. These data are quantitative in nature and were obtained by means of a methodology based on Design Science Research. In addition, the results are found using operations research mathematical and computational modeling with the help of the LINGO software. The best destinations and optimum aircraft are found for various scenarios analyzed and their calculated profits. As a result, it is necessary to verify that the regional aviation market has a large space for growth in Brazil, and consequently profits are obtained when a good initial planning is carried out

Contributions au problème d'affectation des types d'avion

Processus de planification en transport aérien -- Potentiel de bénéfices lié à l'optimisation de la planification -- Définition du problème -- Formalisation du problème de planification -- Affectation des types d'avion aux vols averc horaire flexible -- Affectation hebdomadaire des types d'avion aux vols ave homogénéité -- Weekly airline fleet assigment with homogeneity -- Modèle raffiné pour l'homogénéité -- Autres approches heuristiques -- Résultats numériques détaillés -- Application chez Air Canada -- Extensions -- Etude de cas chez Air Canada -- Affectation des types d'avion aux vols avec flexibilité d'horaire -- Periodic airline fleet assignment with time windows, spacing constraints, and time dependent revenues -- Difficultés au niveau de la résolution en nombres entiers -- Résultats numérique détaillés

Diseño y validación de una metodología para dimensionamiento de capacidades de flotas de transporte basada en programación dinámica

Esta investigación reseña la etapa de diseño y validación de una metodología de solución al problema de dimensionamiento, mezcla y ruteo de flotas de transporte (Fleet Size and Mix Vehicle Routing Problem) dinámico multiobjetivo. La metodología diseñada consta de tres fases, la primera se fundamenta en un algoritmo genético que modela el problema de asignación de vehículos a la flota de transporte basado en un problema de programación dinámica, la segunda fase evalúa la flota asignada con base a los objetivos de maximización de utilidades y minimización del costo de las externalidad de la flota a partir de un algoritmo de ruteo basado en programación dinámica y por último una tercera fase evalúa las soluciones a través de una simulación de las condiciones operacionales de la flota. La validación de la metodología es realizada a partir de la aplicación como soporte al proceso de diseño de embarcaciones arrojando embarcaciones de similar capacidad con menores costos de producción y una reducción de los costos de las externalidades del transporteMaestríaMagister en Ingeniería Industria

Algoritmo genético para la asignación de tipo de aviones a vuelos

El continuo crecimiento del comercio mundial ha ocasionado un incremento constante en la demanda de vuelos comerciales. Las aerolíneas se han visto en la necesidad de diversificar sus flotas de aeronaves y aumentar el número de las mismas para satisfacer la creciente demanda. La variedad de tipos de avión, la creciente cantidad de vuelos y un mayor número de aeronaves disponibles han complicado el proceso mediante el cual se asigna un avión específico a atender un vuelo programado. Ante esta nueva realidad se ha visto un creciente número de investigaciones dedicadas a diseñar algoritmos capaces de obtener una buena asignación vuelo-avión utilizando la menor cantidad de recursos. Los algoritmos planteados han ido subiendo en complejidad a medida que ha pasado el tiempo. Los primeros que fueron planteados eran denominados algoritmos exactos, estos podían obtener la respuesta optima, pero requerían de mucho tiempo y poder de procesamiento. Luego se hizo uso de algoritmos heurísticos, como el GRASP, el cual entregaban una solución buena, que posiblemente no sea la óptima, pero su consumo de recursos era menor. En la actualidad se han diseñado varios algoritmos meta-heurísticos que permiten obtener una mejor solución que los heurísticos haciendo mejoras continuas a la solución obtenida hasta que se cumplan ciertas condiciones de parada. El objetivo de este proyecto es diseñar un algoritmo genético que minimize los costos en la asignación avión-vuelo y a la vez maximice los posibles beneficios a obtener. Para cumplir con este objetivo se hará un estudio de los conceptos asociados a la asignación de tipos de aeronaves a vuelos y se recopilarán datos reales de previas asignaciones hechas por aerolíneas que están presentes en el mercado peruano. El producto final será un algoritmo genético diseñado y calibrado para obtener soluciones que sean válidas para el actual contexto nacional.Tesi

Problème d’horaire d’autobus avec dépôts multiples et modification contrôlée des heures de début des voyages

RÉSUMÉ : Dans le domaine des transports en commun, et en particulier des réseaux d’autobus, organiser efficacement et à moindres coûts le réseau est crucial. A partir d’une grille horaire donnant les heures de départ des trajets de chaque ligne, la compagnie d’autobus doit organiser sa flotte de véhicules et son personnel afin d’assurer le service de transport. Dans ce problème de planification opérationnelle, nous nous intéressons à la gestion des véhicules. Il s’agit de construire le parcours de chacun des véhicules afin de couvrir tous les trajets désirés, et cela au coût le plus faible possible. Dès lors que la compagnie entrepose ses véhicules dans des dépôts différents, ce problème est très difficile à résoudre (classe des problèmes NP-difficiles). On l’appelle problème d’horaire d’autobus avec dépôts multiples ou MDVSP pour l’anglais Multiple Depot Vehicle Scheduling Problem. Dans ce mémoire, on ajoute au MDVSP la possibilité de modifier les heures de départ initialement prévues. Cela laisse espérer une réduction du nombre d’autobus nécessaires et des trajets à vide moins coûteux pour la compagnie d’autobus. Pour modéliser ce problème, nous introduisons un graphe hybride entre les deux réseaux classiques de modélisation du MDVSP, à savoir le réseau de connexions et le réseau espacetemps. Le premier modélise explicitement par un arc chacune des connexions possibles entre deux trajets, le second représente chaque mouvement envisageable d’un autobus par un arc de déplacement dans le temps et éventuellement l’espace. Le réseau hybride introduit permet de conserver l’adaptabilité du premier type de réseau et le faible nombre d’arcs du second. En terme de temps de calcul, ce nouveau réseau donne de très bonnes performances pour résoudre le MDVSP classique et le MDVSP avec modification des horaires de départ. Pour résoudre les modèles ainsi construits, on décompose le modèle en deux entités, l’une construit des itinéraires d’autobus admissibles, l’autre choisit une combinaison de ces itinéraires de coût minimal. On peut ainsi résoudre la relaxation linéaire de notre problème par génération de colonnes et donc le problème en nombres entiers par un algorithme de Branch and Price. On décrit et implémente dans ce travail plusieurs méthodes pour accélérer cet algorithme, ralenti entre autres par la dégénérescence des problèmes. Les résultats obtenus montrent qu’on peut ainsi trouver des solutions quasi-optimales en des temps de calcul fortement réduits. Sur des exemples de 300 ou 500 voyages où l’on permet de modifier les horaires de plus ou moins 2 minutes, on voit qu’il est possible de réduire le nombre de véhicules nécessaires de 1 à 3 unités. On étudie également une instance réelle de plus de 1000 voyages que l’on résout en un peu plus d’une heure. Les réductions de coût pour la compagnie d’autobus peuvent donc être importantes. Cependant, modifier les heures de départ ne doit pas détériorer la qualité des horaires pour les utilisateurs du réseau. On voudrait, en particulier, garder des espacements égaux entre les trajets consécutifs d’une même ligne. Un équilibre doit donc être trouvé entre réduction des coûts pour la compagnie et qualité des horaires pour les passagers. Pour cela, on propose d’adopter une approche en deux phases : la première résout le MDVSP avec modification d’horaires, la seconde optimise les horaires de départ compatibles avec les itinéraires trouvés dans la première phase. Pour coordonner ces deux étapes, on tire profit du réseau hybride introduit précédemment. Les résultats montrent qu’on peut ainsi trouver de bons compromis entre le coût des itinéraires d’autobus et la qualité des horaires pour les passagers.----------ABSTRACT : In the field of public transit, and especially of bus systems, it is crucial to organize the network efficiently and at a low cost. Given a timetable for each line, a bus company should determine the schedule of all its vehicles and drivers to provide the required service. In this operational planning problem, we will focus on vehicle scheduling. The aim is to build vehicle itineraries in order to cover all desired trips, and this at the lowest possible cost. If the company stores its buses in several depots, this problem is hard to solve (NP-hard problem). It is called Multiple Depot Vehicle Scheduling Problem, abbreviated by MDVSP hereafter. In this work, we add to the classical MDVSP the possibility of modifying the initial timetable, in other words, we allow trip shifting. This way, one can expect to reduce the required number of vehicles and to limit the cost of deadhead trips, i.e. trips without any passengers. To model this problem, we introduce a hybrid graph mixing the two classical graphs used to model MDVSP, namely the connection network and the time-space network. The first one represents explicitly every possible connection between two compatible trips, the second one models every possible bus movement through an arc representing a move in time and possibly in space. Our hybrid network keeps the modeling flexibility of the first type of network and the small number of arcs of the second one. In terms of computation time, this new network performs very well when solving both the classical MDVSP and the MDVSP with trip shifting. In order to solve this problem, we split the model into two entities, one builds feasible bus itineraries, the other chooses a combination of these itineraries at the lowest cost. The linear relaxation of our problem could then be solved using a column generation method and the integer problem thus using a Branch and Price algorithm. In this work, we describe and implement several ways to speed up this algorithm, which is otherwise slowed down by degeneracy (among other things). For our test instances, we manage to find solutions very close to optimality with a substantial reduction of computation time. On instances with 300 or 500 trips, where schedule shifts of up to two minutes were allowed, the bus company can save up to 3 vehicles. We studied also a real-life problem involving more than 1000 trips that we solved in a bit more than one hour. Costs reduction can therefore be very significant. However, shifting trips should not be detrimental to the timetable quality for passengers. In particular, we wish to keep constant headways, i.e. the time lapses between two consecutive departures on the same line. Hence, a tradeoff should be found between cost reduction for the bus company and timetable quality for passengers. To this end, we propose to adopt a two-step algorithm: the first step solves the MDVSP with trip shifting, the second one optimizes the departure schedules while taking into consideration the itineraries found in the first step. To coordinate these two phases, we take advantage of the previously introduced hybrid network. Computational results with this algorithm show that one can quickly find interesting tradeoffs between itineraries costs and timetable quality

Interdisciplinary Space Logistics Optimization Framework for Large-Scale Space Exploration

As low-cost rocket launch technologies and space resource utilization systems emerge, human space exploration is attracting increasing interest from industry, government, and academia. To extend the domain of human activity beyond the low-Earth orbit and maintain a long-term human presence in cislunar space and eventually Mars, we need to build a sustainable and affordable interplanetary space transportation system. It requires a campaign-level perspective for space mission design in addition to the conventional mission-level perspective. This thesis first proposes an integrated space logistics framework to enable concurrent optimization of space transportation scheduling, spacecraft sizing, space infrastructure design and deployment. Then, a periodic time-expanded network is built to resolve the scalability issue in the time dimension for long-term space exploration missions. After establishing efficient space logistics optimization frameworks, we switch our focus to space infrastructure technology trade studies to consider space infrastructure design from the subsystem-level. A multi-fidelity optimization method is introduced to guarantee optimization accuracy while improving computational efficiency. Finally, a flexibility management framework is proposed to handle uncertainties in space mission planning and operations. Multiple case studies for human lunar and Mars exploration campaigns are conducted leveraging the proposed methods and frameworks to demonstrate their values and potential impacts. This research resolves the grand challenge of space logistics mission design for future large-scale multi-mission space campaigns.Ph.D