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最佳机场

在极度不确定的情况下,你如何在交通高峰期间运营机场, 连续的异常, 有限的资源和不可预测的天气? 通过计算一个优化机场及其资源的计划. 听起来很简单,但需要一些严谨的数学运算才能奏效.

 

 

所面临的挑战

 

圣诞节一到,拉普兰就变了.



2018年,Kittilä机场的乘客数量增长了12%. 这种增长给该地区的基础设施和资源带来了巨大压力.

 

尽管Kittilä是一个只有12个停车位的小机场, 在最繁忙的日子里有58个航班起降. 机场可能的停车选择的数量很快就变得无法计算.

 

58架飞机可以以10^31种不同的方式停放——即使对于一台超级计算机来说,这也是一个棘手的问题. 其中70-80%的航班在4小时内降落, 说山峰忙碌是一种保守的说法.

 

停车位并不是唯一的有限资源. 机场一直在努力提供足够的公交车, 工作人员和值机柜台,以应付增加的空中交通. 简单地增加资源是无效的, 由于非旺季,机场每天只接待一两个航班. 如何在资源有限的情况下运营机场?

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解决方案

 

与泊车专家和Kittilä机场管理部门合作, 我们创建了一个优化模型来生成最佳停车计划.

 

以前,Kittilä网站的每日停车计划是在前一天晚上用纸笔手动创建的. 因为Kittilä的挑战与日程变化和资源缺乏有关, 完美停车方案背后的标准被定义为:

 

  • 计划承受进度更改的能力(健壮性)
  • 执行计划所需的总线资源

在创建完美的计划时,该模型允许用户自由地调整标准.

 

有了这些标准, 然后,优化模型使用飞行数据,根据所有可用数据构建一个数学上完美的停车计划. 这个计划考虑到了所有的规则(例如.g. 并不是所有的飞机类型都允许在所有的停车位)和偏好(e.g. 非申根航班停在护照检查站附近). 该解决方案还使用机器学习来预测到达时间和乘客人数, 哪些因素会被纳入优化过程.

 

还有Finavia和Reaktor, 我们创建了一个在AWS上运行的规划解决方案,其核心是优化模型. 而不是用笔和纸在电子表格上乱涂乱画, 机场停车运营商现在可以通过同样简单的用户界面建立停车计划并预订所需的巴士. 如果一天中情况发生了变化,可以在几秒钟内创建一个新的最佳计划.

 

想象一下,. 一个数学上完美的停车计划,只需点击一个按钮.

 

该解决方案每天都被用于制定停车计划和优化公交路线和资源. 它还用于在发生延迟时更新计划,并实现长期资源规划(这在以前是闻所未闻的).


优化是如何工作的?


通过生成停车计划并检查它们是否满足要求来强制解决方案是非常耗时的,而且是不可行的. 而不是, 我们把这个问题框定为一个线性混合整数优化问题, 目标是在增加业务的同时最大化稳健性, 法律和后勤要求是线性约束. 这缩小了寻找解决方案的可行区域. 然后使用Dantzig的单纯形算法来寻找解, 使用迭代的消去过程. 对于没有可靠数据的约束, 我们使用高斯过程预测模型估计它们的值. 


结果

 

从3小时到30秒.

该解决方案于2018年12月部署,但结果已经非常令人印象深刻.

 

2018年12月与2017年12月比较:

 

  • 航班数量增加了12%
  • 与机场相关的航班延误比例下降了61%
  • 与机场相关的平均航班延误时间减少了66%
  • 延误时间的减少估计节省了50万欧元的成本
  • 该机场的NPS分数提高了20分

 

More健壮的时间表变化

该模型创建的新停车计划是最优的,因为连续航班在同一停机位的空闲时间尽可能长. 因此, 当不可避免地发生延迟或异常时, 航班延误影响其他航班的可能性较小. 由于该计划更加稳健,航班延误不会像滚雪球一样波及其他航班.

 

透明度

使用新系统,现在可以立即获得整个机场的直升机视图. 停车位, 飞机和公共汽车现在显示在一个屏幕上, 这就很容易理解在机场发生的事情了. 如果出现问题,只需点击一下就可以创建一个新计划.

 

改进的协作

运营机场是一件集体的事情. 由于机场的停车平面图现在很容易展示,每个人都很熟悉, 机场各方之间的协作和协调得到简化.

 

减少二氧化碳排放

飞机必须绕Kittilä圈才能有停车位的可能性已经降低. 因此,节省了大量的燃料.

Finavia用户界面
Finavia用户界面
在我们拿到这个摊位分配软件之后, 我们的工作变得容易多了,我们不仅可以更好地协调停车计划,还可以更好地协调飞机加油, 推回操作和停机坪巴士. 如果没有这个工具,计划操作将是一团糟.
Riku Lukkari
飞机停在Kittilä的负责人

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