2017年中国研究生数学建模竞赛C题.docx
《2017年中国研究生数学建模竞赛C题.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2017年中国研究生数学建模竞赛C题.docx（10页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
2017年中国研究生数学建模竞赛C题
航班恢复问题
1.背景
随着经济的发展，航空出行已成为越来越多旅客的选择。
但众所周知，飞机航班如果不能按原计划执行，不仅会给航空公司造成巨大的经济损失，同时还会给旅客出行带来极大的不便。
在造成航班不正常的种种因素中，有些是不可抗阻的自然因素，如暴风雪、飓风等，有些是不可预测的突发事件，如突发恐怖袭击、飞机机械故障等等，还有些是因为管理手段的落后，比如飞行员缺位、空中管制，等等。
下表是FlightStats网站公布的今年二月份世界主要航空公司和部分中国航空公司航班准点率的比较。
可以看出，虽然中国的航班准点率很低，但其他国家和地区也不乐观，比如美国本土的平均航班准点率也只有77%。
航空公司
名次
准点率%
航空公司
名次
准点率%
Iberia
1
92.45
United（美联航）
19
81.99
Singapore（新航）
2
88.14%
CathyPacific（国泰）
30
75.03
Delta（美三角）
3
87.54
AirChina（国航）
38
66.55
American（美航）
6
86.2
ChinaEastern（东航）
39
61.74
需要指出的是，由于目前中国航空公司在国内主要航线上航班安排已经比较稠密，一旦某个航班出现故障，就有可能造成一系列的连锁反应，影响成千上万旅客的出行。
一些航空公司没有把航班延误作为要事来抓，缺乏有效应对手段。
如果抱着“等着瞧”的消极态度，不仅可能造成更多的没有必要的延误，而且还会导致最终产生一个失败的决策。
例如航空公司在等待3个小时后，最终决定取消该航班，部分旅客被安置到此后2小时以后的某航班上。
这样的结局显然不如一开始就宣布取消该航班，把旅客延迟到某航班上。
世界范围内，近年来快速增长的航空旅客数量已超过了很多主要机场的容量，加上近年气候的反常变化和安全突发事件的增多，航班恢复问题越来越受到各国民航管理机构和各大航空公司的重视，中国主要航空公司也已经把航班恢复的自动化提到了议事日程上了。
最近发生的美国联航乘客被打事件，表面上是一个旅客服务管理问题，但本质上是航班恢复管理不慎造成的结果。
联航为了避免外地航班机组人员缺位，紧急从芝加哥基地调遣机组前往。
由于机组缺位造成的航班中断有扩散到整个网络的可能，联航赋予了他们很高的登机优先级。
这些都是正确的决策并且被正确地执行了，但在最后环节，联航工作人员没有能把座位“拍卖”坚持到最后时刻，从而导致了世界民航史上的这一重大事件的发生，给联航造成了不可挽回的重大损失。
其实，航班恢复问题的“难”除了相关因素的复杂，更主要的原因在于恢复方案的即时性。
航班紊乱发生后，恢复方案的决定和实施是越早越好。
在手工调整的情况下，调度员只能考虑到影响飞行安全的一些基本因素，很难考虑到全局网络的优化，更别说11了。
举个最简单的例子，假如飞行网络中有一架飞机出现故障需要检修，受影响的航班可能不超过10个，具有多年调度经验的调度员大概需要几十分钟甚至1~2小时进行航班手工调整。
可以想象，如果飞行网络出现大面积紊乱，受影响的航班可能有几十个甚至上百个，期望调度员手工在十几分钟甚至几分钟内完成整个网络的调整一定是异想天开，但借助于计算机求解数学优化模型却是可行的。
要最终可行，还有两个关键因素必须解决：
1.如何创建合适的数学模型；2.如何用合适的算法快速求解这个数学模型。
学术界研究航班恢复问题已经很久，取得了很好的进展，但业界至今还很少有实际的应用解决方案。
因为理论研究一般都局限于有限的时间和空间，运行约束也仅仅是实际约束的部分子集，这样的方法很难被航空公司的运控部门采纳而直接用于生产实践。
目前世界上提供解决航班恢复问题的产品寥寥无几，具有完整功能、满足各种实际需求的产品还只有Sabre一家。
本赛题就是针对以上这两个问题而设计的。
Sabre公司通过在高校开展学术竞赛来提高学术界对不正常航班的恢复研究的关注度。
更多相关的资料可以在以下网页浏览下载，
总而言之，创建合适的数学模型和采用行之有效的算法求解是解决航班恢复问题的关键。
目前，学术界一般采用decomposition（例如Bender’sDecomposition或者ColumnGeneration）的方法来求解这一类整数规划模型【1】【4】，更好的算法还有待于发现.
2.问题介绍
航班恢复问题本质上是运营恢复问题的一部分。
或者说，广义的航班恢复就是运营恢复，包括（狭义的）航班恢复（FlightRecovery）、机组恢复（CrewRecovery）和旅客行程重新规划（PassengerRe-accommodation）三部分，它们相互约束，构成一个整体上超大规模的运筹优化问题。
这个优化问题具有难以想象的复杂度，不是工业界目前已有计算机的计算能力所及。
在实际运营过程中，航空公司是按流程次序先考虑航班恢复，然后在此基础上机组恢复，最后重新规划旅客的行程，把他们送往各自的目的地。
相应地，采用运筹优化方法解决运营恢复问题也是按这三步把整个大问题按阶段次序分解成子问题【1】，即首先求解航班恢复问题，在此基础上求解机组恢复问题和旅客行程再规划问题。
需要指出的是，由于缺少信息交互，虽然每个子问题的求解可以达到局部最优，但整体最优却得不到保证，甚至有出现不可行解的可能。
已经有学者证明，整合两个或者三个子问题成一个单一数学模型，可以得到更好质量的解【4】。
所以本赛题作为航班恢复问题由四个子题目组成，从最基本的单一机型的航班恢复，多机型恢复，最后到考虑旅客行程重新规划的航班恢复。
为了避免过于复杂化，本赛题不考虑机组人员的恢复，也不考虑旅客行程重新规划。
针对航班恢复问题，通常有三种航班调整方法：
航班延误、飞机置换和航班取消。
航班延误和飞机置换可以同时发生。
航班延误
如果选择航班延误，还需要给出具体的延误时间（以分钟为单位）。
通常航空公司对延误都有最大延误时间约束，本赛题规定航班最大延误时间为5小时，即延误超过5小时时一定取消该航班。
以间隔10分钟为一个决策单位，那么一个航班就有30个延误决策可选。
航班延误的代价除了旅客满意度降低外，更重要的是联程旅客可能赶不上下趟航班。
本赛题规定，飞机的飞行时间不会因延误而受影响。
飞机置换
飞机置换就是将航班安排给不同于原计划执行飞机的其他飞机去执行。
如下图所示，按计划，航班1连接航班3由飞机A执行，航班2连接航班4由飞机B执行。
但由于延误，飞机A执行完航班1后没有足够时间间隔，无法及时执行航班3。
于是，调度员将航班3安排给飞机B，航班4安排给飞机A去执行。
航班1
航班3
航班2
航班4
飞机A
飞机B
调整后：
航班1
航班3
航班2
航班4
飞机A
飞机B
图一：
飞机置换
飞机置换并不需要在完全相同的飞机之间进行，航空公司可以安排给满足约束条件的任何其它飞机。
实际操作中，一般安排给同机型家族（比如A320），或者同子机型（比如A320-200）的任何一架飞机。
飞机置换通常是最佳航班恢复方案，只要能满足最小飞机间隔时间就行。
但这种机会不总是存在。
飞机间隔时间是指同一架飞机在执行完上一趟航班到执行下一趟航班前的地面停留时间。
本题规定最小飞机间隔时间是45分钟。
航班取消
众所周知航班取消的含义，这里就省略解释。
航班取消的代价显然是最严重的。
3.数学模型示例
f1
Airporta
图二：
时空网络（符号参照数学模型）
t1+Flyf1
t2
t1
f2
t2+Flyf2
Time
Airporta0
Airporta1
下面给出一个充分简化了的航班恢复问题的线性规划模型，供参赛者理解本赛题。
参赛者可以在本模型的基础上完善并引入本赛题的具体目标和约束，比如最小飞机间隔时间，恢复期开始时航班的衔接，等等。
但需要指出的是，建模方法很多（比如参考文献里模型就不一样），针对同一数学模型的算法也可以很多，具体采用什么模型和算法，以期在算法复杂度、解的质量和模型简洁方面达到平衡，由参赛者自己决定。
最小化
f∈FCancelCostf∙1-xf+f∈FDelayCostf∙t∈Tft-Dptf∙xft
约束条件
xf=t∈Tfxft,∀f∈F
xft=p∈Pxftp,∀t∈T,∀f∈F
yatp=f∈FaIDptf≤s变量定义
xf:
0-1变量，用来表示航班f是否运营.
xft:
0-1变量，用来表示航班f是否在时间点t起飞.
xftp:
0-1变量，用来表示航班f是否在时间点t由飞机p起飞.
yatp:
0-1变量，用来表示飞机p在时间点t是否停在机场a.
参数符号
T:
时间轴上所考虑时间点的集合
F:
所有航班的集合
A:
所有机场的集合
P:
所有飞机的集合
Tf⊆T:
航班f的所有允许起飞时间点集合.
Dptf:
航班f的最早允许起飞时间点,Dptf=mins:
s∈Tf.
Flyf:
航班f的飞行时间
FaI⊆F:
所有到达机场为a的航班集合.
FaO⊆F:
所有起飞机场为a的航班集合.
CancelCostf:
取消航班f的成本.
DelayCostf:
航班f的每分钟的延误成本.
下面举例说明这个线性规划模型的复杂度。
假设一个拥有P=100架飞机的子机型网络有600个航班需要执行。
最大延误时间5小时，每个航班有Tf=30个延误选择，每个延误选择可以安排给100架飞机里的任意一架。
这样大致估计共有F∙Tf∙P=600*30*100=1.8*106个选择变量xftp。
如果把这样一个有几百万个选择变量的0-1整数规划问题采用商用求解器（如CPLEX或GUROBI）直接求解，绝无可能保证在允许的时间限制内求得最优解。
实际上，这样的问题完全有可能运行几天甚或几年才能结束。
如果我们的航班恢复问题考虑到多个子机型，或者将10分钟的延误决策间隔降低至1分钟（完全灵活地调整延误时间），这个问题将变得更加复杂。
除了上述时空网络的数学模型外，也可以将安排给某架飞机的所有航班考虑为一个有效路径，用列生成的方法去求解。
这样可以减少因为延误时间而产生的大量决策变量【2】。
4.赛题
本赛题有如下几个要求和规定：
1.附件里时间的表达均为Unix格式，即从1970年1月1日0时0分0秒算起的秒数。
从Unix时间格式到一般时间格式的转换可参考附件中Excel表格里的转换公式，比如（（（B2/60）/60）/24）+DATE（1970,1,1）。
另外，所有时间均假设为UTC国际标准时间。
2.所有航班只能延误，不能提前，最早起飞时间不能早于原计划的起飞时间。
3.各航班的飞行时间是常量，即航班数据中的到达时间减去起飞时间。
4.保证每架飞机的连续航班能首尾相连，即前一航班的到达机场与后一航班的起飞机场必须相同，而且前一航班到达时间与后一航班起飞时间之间的最小间隔时间为45分钟。
5.所有飞机的第一个航班要满足如下两个条件：
（1）航班的起飞机场与飞机的起点机场一致，
（2）航班的起飞时间不早于飞机的最早可用时间。
6.所有飞机的最后一个航班的到达时间不能晚于飞机的最晚可用时间。
7.航班延误的决策时间点间隔为10分钟（比如，安排给X飞机并按计划起飞，安排给X飞机并延误10分钟，安排给X飞机并延误20分钟，安排给X飞机并延误30分钟，以此类推）。
如果参赛者有能力通过其他的数学模型找出更灵活的延误时间可以不考虑这一假设。
8.不考虑机场可停留
升级会员 