Sezgisel metotlar ile havayolu ekip planlamaoptimizasyonu
Küçük Resim Yok
Tarih
2022
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İstanbul Ticaret Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Havayolu sektörü; uçak rotalama, filo atama, ekip atama ve uçuş çizelgeleme gibi birçok optimizasyon probleminin çözümüyle ilgilenmektedir. Ekip planlama problemleri literatürde üzerine en çok çalışma yapılan problem türüdür. Bu durumun sebebi ekip maliyetlerinin havayolu şirketleri tarafından kontrol edilebilir ve yakıt giderlerinden sonra en büyük gider kalemi olmasıdır. Literatürde bu problemin çözümü için düşük maliyetli ve başarılı birçok model bulunmaktadır. Ekip planlama problemi havayolu şirketlerinin yakıt giderlerinden sonraki en büyük gider kalemidir. Havacılık kanun ve yönetmeliklerinin oluşturduğu kısıtlar, personellerin çalışma oranını da etkilediğinden şirketlerin personellerini verimli bir şekilde çalıştırabilmesi ekip planlamasının gerçekleştirilmesinde önemli bir kriterdir. Bu çalışmada, yerel bir havayolu şirketinin uçuş verisi kullanılarak ekip planlama probleminin ilk adımı olan ekip rotasyon üretme kısmı hakkında bir optimizasyon modeli geliştirilmiştir. Model hazırlanırken maliyeti minimize etmek amaç olarak belirlenmiştir. Genetik algoritma metodolojisine yeni operatörler eklenerek çözüm yapılmıştır. Problem JetBrains PyCharm platform üzerinde Python dilinde çözülmüştür.
The airline industry deals with many optimization problems such as aircraft routing, fleet assignment, flight scheduling and crew rostering. Crew scheduling is one of the most studied problems in literature. The reason for this is that crew costs can be controlled by airline companies and are the largest expense item after fuel expenses. There are many low-cost and successful models for solving this problem in the literature. Crew planning problem is the biggest expense item of airline companies after fuel expenses. Since the constraints created by aviation laws and regulations also affect the working rate of personnel, it is an important criteria for companies to be able to employ their personnel efficiently. In this study, an optimization model has been developed for the crew rotation generation part, which is the first step of the crew planning problem, using the flight data of an airline company. While developing the model, the aim was to minimize the cost. A solution has been made by adding new operators to the genetic algorithm methodology. The problem is solved in Python language on JetBrains PyCharm platform.
The airline industry deals with many optimization problems such as aircraft routing, fleet assignment, flight scheduling and crew rostering. Crew scheduling is one of the most studied problems in literature. The reason for this is that crew costs can be controlled by airline companies and are the largest expense item after fuel expenses. There are many low-cost and successful models for solving this problem in the literature. Crew planning problem is the biggest expense item of airline companies after fuel expenses. Since the constraints created by aviation laws and regulations also affect the working rate of personnel, it is an important criteria for companies to be able to employ their personnel efficiently. In this study, an optimization model has been developed for the crew rotation generation part, which is the first step of the crew planning problem, using the flight data of an airline company. While developing the model, the aim was to minimize the cost. A solution has been made by adding new operators to the genetic algorithm methodology. The problem is solved in Python language on JetBrains PyCharm platform.
Açıklama
Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
