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作者及机构
本文的研究由Fotios A. Katsigiannis和Konstantinos G. Zografos共同完成，他们均来自英国兰卡斯特大学管理学院管理科学系交通与物流中心（Centre for Transport and Logistics, Lancaster University Management School）。该研究发表于2023年的《European Journal of Operational Research》期刊，具体卷号为308，页码为436-454。

学术背景
机场时隙分配（Airport Slot Allocation, ASA）是机场资源管理中的核心问题，旨在通过将航空公司的请求与机场时隙匹配，优化机场资源的使用。ASA过程由协调员执行，他们通过考虑政策规则来优先处理航空公司的请求，以服务航空公司和旅客，提高机场容量利用率、连通性和竞争性。然而，现有研究在建模ASA问题时，往往忽略了航空公司偏好与协调员优先级规则之间的相互作用。本文提出了一种新的ASA问题变体，通过引入时间依赖性估值函数，将航空公司的偏好与协调员的优先级规则结合起来，从而生成帕累托最优（Pareto optimal）的时隙分配方案。

研究流程
研究的主要流程包括以下几个步骤：
1. 问题定义与建模
研究首先定义了稳定的机场时隙分配问题（Stable Airport Slot Allocation Problem, SASAP），并开发了混合整数规划模型（Mixed Integer Programming, MIP）和基于偏好的算法（Preference-Based Algorithm, PB算法）。MIP模型结合了航空公司的估值函数和协调员的优先级规则，以确保生成的时隙分配方案对航空公司和协调员都具有可接受性。
2. 估值函数开发
研究提出了两种估值函数：一种用于建模航空公司的偏好，另一种用于建模协调员的优先级。航空公司的估值函数基于座位公里数（Available Seat Kilometres, ASK）和航线竞争动态，而协调员的估值函数则基于世界机场调度指南（World Airport Scheduling Guidelines, WASG）的政策规则。
3. 算法设计与实现
研究设计了一种基于偏好的算法，该算法能够在考虑机场容量约束和航班周转时间的情况下，生成帕累托最优的时隙分配方案。该算法通过逐步调整航空公司的偏好列表，探索不同偏好长度下的时隙分配方案，并评估其在机场容量利用率和调度效率之间的权衡。
4. 模型验证与应用
研究通过实际机场数据验证了所提出的MIP模型和PB算法的有效性。实验结果表明，所提出的方法能够在支持协调员决策的同时，显著提高机场容量利用率，并减少航空公司和协调员对时隙分配方案的拒绝或修改意愿。

主要结果
1. MIP模型与PB算法的性能
研究结果表明，所提出的MIP模型和PB算法能够在保证帕累托最优性的同时，显著减少时隙分配方案的拒绝率和修改率。与现有的ASA模型相比，所提出的方法在机场容量利用率和调度效率方面均表现出显著优势。
2. 估值函数的有效性
航空公司和协调员的估值函数能够有效捕捉不同请求和时隙的价值，从而生成更具可接受性的时隙分配方案。实验数据表明，所提出的估值函数在区分不同请求的重要性方面具有较高的鲁棒性。
3. 调度效率与容量利用率的权衡
通过调整航空公司的偏好列表，研究探索了不同偏好长度下的时隙分配方案，并评估了其在调度效率和容量利用率之间的权衡。实验结果表明，随着偏好长度的增加，机场容量利用率显著提高，但调度效率略有下降。

结论与意义
本文的研究提出了一种新的ASA问题变体，通过结合航空公司的偏好和协调员的优先级规则，生成帕累托最优的时隙分配方案。所提出的MIP模型和PB算法在实际机场数据中表现出显著的优势，能够有效提高机场容量利用率，并减少航空公司和协调员对时隙分配方案的拒绝或修改意愿。研究的科学价值在于提出了一种新的ASA建模方法，填补了现有研究在航空公司偏好与协调员优先级规则之间相互作用方面的空白。其应用价值在于为机场协调员提供了更有效的决策支持工具，从而优化机场资源的使用，提高航空公司和旅客的满意度。

研究亮点
1. 新颖的ASA问题变体
本文首次将航空公司的偏好与协调员的优先级规则结合起来，提出了一种新的ASA问题变体，并开发了相应的MIP模型和PB算法。
2. 帕累托最优性保证
所提出的方法能够生成帕累托最优的时隙分配方案，确保航空公司和协调员都没有动机拒绝或修改所提出的调度方案。
3. 实际应用验证
研究通过实际机场数据验证了所提出方法的有效性，证明了其在提高机场容量利用率和调度效率方面的显著优势。
4. 估值函数的鲁棒性
所提出的航空公司和协调员估值函数在区分不同请求和时隙的重要性方面表现出较高的鲁棒性，为ASA决策提供了更可靠的依据。

其他有价值的内容
研究还探讨了不同ASA方案在调度效率和容量利用率之间的权衡，为机场协调员提供了多种可选方案，以适应不同的决策需求。此外，研究还提出了未来研究的方向，例如进一步优化估值函数，探索更复杂的机场容量约束，以及将所提出的方法应用于其他交通资源管理问题。