基于动态排队理论对航班延误问题的研究数学建模论文Word文档下载推荐.docx
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基于动态排队理论对航班延误问题的研究
摘要
近年来,香港南华早报网根据的统计称:
中国的航班延误最严重,国际上航班延误最严重的10个机场中,中国占了7个。
其中包括上海浦东、上海虹桥、北京国际、杭州萧山、广州白云、深圳宝安、成都双流等机场。
面对层出不穷的航班延误事件,乘客不解、愤怒、甚至是见怪不怪,延误已经成了航空运输“不可分割”的一部分。
实际上,航班延误其实是一个极其复杂的过程,各种因素会相互叠加,影响就像链条一样会传导下去。
本文基于《民航统计公报》和“飞常准APP”收集得到的数据,对比美国等发达国家的民航数据,分析国内航班延误的真实原因,并对航空公司及乘客如何应对航班延误提出合理的策略。
针对问题一,我们首先对准点率的原始数据进行分析,通过
软件制表,指出“国际标准”和“我国标准”的统计方式不同所产生的“排名”具有一定的偏颇;
其次,利用
软件制图对比中美航班总量与准点率,得出统计结果并不像美国人统计的那么低;
最后,给出国内航企延误45分钟以上的延误率,数据显示国内主要机场的确存在航班延误现象,但基本与亚太平均值持平。
针对问题二,首先对统计资料进行整理,得出我国航班延误的主因有两大类:
可控因素和不可控因素;
其次,基于各个年份的平均数据画出饼图,得出导致我国航班延误影响因素的比例分布表;
再次,我们建立动态排队模型,估计航班延误各个主因的影响权重;
最后我们针对我国某空域发生的一次大面积航班现象进行案例分析,统计各项延误数据,进一步说明我国航班延误原因。
针对问题三,我们从航班延误成本最小和航班延误时间为最优策略,构造动态规划模型,最后利用匈牙利算法,为航空公司在航班延误上提供了合理的管理措施,同时针对航班延误的变化规律也为乘客做出了合理的出行建议。
关键字:
航班延误;
;
准点率;
动态排队论
1、问题重述
香港南华早报网根据的统计于2015年3月21日报道称:
收集数据并研究以下问题:
问题一:
上述结论是否正确?
问题二:
我国航班延误的主要原因是什么?
问题三:
有什么改进措施?
二、问题分析
2.1问题一的分析
问题一要求统计国内、国际航班延误数据,进行合理处理。
首先,我们查阅国内外各大航空公司的网页和一些主要统计部门的相关信息,得到关于年度航班延误的一些统计指标,并在此基础之上,考虑利用MATLAB软件做出各种统计指标的散点图,对航班延误的原因进行初步的分析。
2.2问题二的分析
问题二要求我们分析航班延误的真实原因。
显然,航班延误是当前国际民航业发展中的一大难题,也是顾客对航空服务质量不满意的主要内容。
根据收集得到的数据,我们发现,导致航班延误有两大主要原因,一是航空公司自身的原因,涉及到航空公司自身的相关运行管理;
另外一方面是非航空公司自身因素,即空管流量控制,恶劣天气,军事活动等非航空公司自身因素。
为了问题分析的方便,考虑对数据进行更深层次的挖掘和处理,并且,有效结合实际情况,分析得出航班延误的真实原因。
2.3问题三的分析
问题三要求提出航空公司及乘客应对航班延误的策略(如航空公司的预定票策略,乘客购买航空延误保险或恰当选择出行方式等),我们通过分析历年我国航班延误率初步得出我国延误的大致水平,然后从航班延误成本和航班延误时长两个点入手,构造动态规划模型,最后为航空公司提供了一种合理的管理措施,即在延误时长一定的合理范围内,满足延误成本最小的建议。
同时我们通过分析航班延误率和延误时长的发展规律,给乘坐飞机的乘客提出了几种合理的意见,如周六航班延误时间较长且延误的可能性更大,对于此种风险厌恶系数较大的乘客不建议在周六出行等。
3、问题假设
1、假设收集到的数据真实可靠;
2、假设每一个机场中没有空闲或者备份的飞机;
3、假设航班计划没有为应对各种意外变化留下松弛时间,即机场中飞机的降落与起飞之间的时间差恒定不变;
4、假设不考虑飞机在空中可以加速,要按照正常的速度飞行。
4、符号定义与说明
符号
说明
i
飞机的指示
旅客失望溢出成本
j
航班的下标
w
该航班上的平均票价
执行航班f的飞机
航班f在时间对i和j之间经过的机场数
替换航班f的飞机
把航班f指派给备用飞机的成本
时间对i到j的航班
V
乘客数
5、模型的建立与求解
5.1问题一
5.1.1问题一的分析与处理
据香港《南华早报》网站3月21日报道,根据的统计,在全球61个最大机场中,就准点率而言,离港表现最差的10个机场中有7个位于中国内地,其中上海虹桥机场、上海浦东机场和杭州萧山机场垫底。
这三个机场航班的准点率分别为37.17%、37.26%和37.74%。
在此次调查中,深圳宝安机场、广州白云机场、重庆机场和北京首都国际机场也在表现最差的7个机场之列。
准点率,是指航企在执行运输计划时,航班实际出发时间与计划出发时间的较为一致的航班数量与全部航班数量的比率,表征承运人运输效率和运输质量。
国际航空业对准点率有统一标准,但中国民航局也有自己的统计标准。
统计结果并不像美国人说的那么低,数据差别很大。
美国及欧洲国家对于航班延误的评判标准为:
航班在计划时间之后15分钟到达或出发的视为延误,其统计指标采用的是航班准点率。
而我国2008年出台的《民航航班正常统计办法》中对于航班延误评判指标有两个,一个是航班准点率,另一个是机场放行准点率,我国的航班延误是指航班降落时间比计划降落时间(航班时刻表上的时间)延迟30分钟以上或航班取消的情况。
据统计
,中国民航2005年到2010年航班准点率如下,稍高于国际航班平均准点率,在国际上处于中上水平,如下表1-1。
2005年
2006年
2007年
2008年
2009年
2010年
81.99%
81.48%
83.06%
82.65%
81.90%
79.24%
表1-1中国民航2005年到2010年航班准点率
2010年7月份中国民航各航空公司与机场准点率前几名排名如下表1-2:
南方航空
71.3%
海南航空
68.7%
国际航空
67.1%
天津航空
73.4%
四川航空
67.9%
山东航空
64.6%
昆明机场
77.3%
重庆机场
71.6%
首都机场
69.0%
乌鲁木齐机场
79.2%
兰州机场
77.0%
贵阳机场
75.5%
表1-22010年7月份中国民航各航空公司与机场准点率排名
2013年7月10日,从美国航空数据网站FlightStats获得的6月份数据显示,全球35个国际机场的平均准点率为69.26%,低于5月份的74.92%。
其中,分列第34、35位的上海浦东机场和北京首都机场,准点率分别为28.72%、18.30%。
包揽倒数两名
。
根据FlightS网站此前发布的数据,2013年1至6月,北京首都和上海浦东两个国际机场的准点率几乎都以不足40%的数据“牢牢霸占”着最后的几个座次。
根据我国的民航局2014年航班正常性的统计结果,2014年全国主要机场的放行准点率为79.07%,其中年起降架次排前10位机场的放行准点率见下表1-3:
机场
名次
起降架次
放行正常率
北京/国际
1
73,948,114
71.69%
广州/白云
2
40,975,673
85.02%
上海/浦东
3
40,578,621
84.43%
上海/虹桥
4
31,298,812
84.25%
深圳/宝安
5
26,713,610
68.61%
成都/双流
6
25,805,815
59.99%
昆明/巫家坝
7
20,192,243
78.31%
西安/咸阳
8
18,010,405
94.50%
杭州/萧山
9
17,068,585
91.07%
重庆/江北
10
15,802,334
93.94%
表1-32014年年起降架次排前10位机场
从下表1-4可以看出,2009年至2014年,除2010年受全球金融危机及国内经济等因素影响造成航班总量下滑外,中国民航航班量平均每年保持10%左右的增长量,但航班正常率却呈现总体下降趋势;
相反,美国近六年来航班总体呈现下降趋势,但正常率却保持1%-3%的上升。
航班总量(单位/万元)
公布准点率
中国
美国
2009
167.2
745.5
83.19%
73.42%
2010
149.2
701.0
82.57%
76.04%
2011
175.2
645.0
79.49%
2012
188.8
75.80%
79.79%
2013
235.3
608.0
77.20%
79.62%
2014
250.2
609.7
74.83%
81.85%
表1-42009年至2014年中美航班总量与准点率
如图1-1是我国2009年至2014年的国内航企平均延误率统计情况,可以看出国内航企延误率普遍高于15%,而这一数据明显高于亚太平均值。
图1-1国内航企延误率统计情况
下表1-5是我国2009年至2014年的年度航班延误统计情况,可以看出航班的准点率普遍高于80%,而这一数据明显高于43家国际
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