Programación de itinerarios de líneas aéreas bajo incertidumbre en los tiempos de operación mediante optimización robusta
Loading...
Files
Date
2012
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Las líneas aéreas optimizan sus operaciones buscando cumplir el mejor servicio al menor costo. Sin embargo, está la posibilidad de que la programación no se cumpla debido a malas condiciones meteorológicas y fallas mecánicas inesperadas, retrasando y causando molestias en los usuarios. Por medio de Optimización Robusta, se buscan soluciones no afectas a la incertidumbre de los parámetros que producen infactibilidad, con una función de protección dependiente de un nivel de protección fijo, asumiendo que los datos están contenidos dentro de un intervalo conocido aunque faltos de información probabilística.
Propondremos un nuevo modelo de optimización para la programación de itinerarios de líneas aéreas bajo incertidumbre en los tiempos de vuelo, considerando cada vuelo como una tarea operada por un avión y que protegeremos con Optimización Robusta. Su solución nominal es la programación original de vuelos, pero la variabilidad de los datos obliga a pagar costos adicionales buscando protegerse de esta, obteniendo nuevos itinerarios. Sus soluciones, calculados de ejemplos de operaciones en Chile y Sudamérica, muestran que el modelo se comporta bastante bien ante diversos niveles de robustez, haciendo que los costos aumenten a medida que se busca mayor protección y haciendo nuevas asignaciones de vuelos a los aviones considerados. La puntualidad del plan de vuelos disminuye, pensando en que a mayor protección los retrasos en las horas de salida de vuelos aumentan.
La formulación puede tardar bastante tiempo en el cálculo de su solución. Por ello, proponemos una heurística basada en Búsqueda Tabú que resuelve en menos tiempo los problemas protegidos, esperando ser aplicados con grandes cantidades de datos. Los resultados mostraron que la heurística calcula buenas soluciones cuyo error relativo a las soluciones exactas no superan el 3,5%.
Propondremos un nuevo modelo de optimización para la programación de itinerarios de líneas aéreas bajo incertidumbre en los tiempos de vuelo, considerando cada vuelo como una tarea operada por un avión y que protegeremos con Optimización Robusta. Su solución nominal es la programación original de vuelos, pero la variabilidad de los datos obliga a pagar costos adicionales buscando protegerse de esta, obteniendo nuevos itinerarios. Sus soluciones, calculados de ejemplos de operaciones en Chile y Sudamérica, muestran que el modelo se comporta bastante bien ante diversos niveles de robustez, haciendo que los costos aumenten a medida que se busca mayor protección y haciendo nuevas asignaciones de vuelos a los aviones considerados. La puntualidad del plan de vuelos disminuye, pensando en que a mayor protección los retrasos en las horas de salida de vuelos aumentan.
La formulación puede tardar bastante tiempo en el cálculo de su solución. Por ello, proponemos una heurística basada en Búsqueda Tabú que resuelve en menos tiempo los problemas protegidos, esperando ser aplicados con grandes cantidades de datos. Los resultados mostraron que la heurística calcula buenas soluciones cuyo error relativo a las soluciones exactas no superan el 3,5%.
Description
Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2012