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机场时刻分配的多目标优化研究：结合运营延误与多利益相关者偏好
一、研究作者与发表信息
本研究由Fotios A. Katsigiannis和Konstantinos G. Zografos共同完成，两位作者均来自英国兰卡斯特大学管理学院管理科学系。研究论文发表于《Transportation Research Part C》期刊，2023年5月25日在线发布，论文标题为“Multi-objective airport slot scheduling incorporating operational delays and multi-stakeholder preferences”。
二、学术背景
机场时刻分配（Airport Slot Allocation, ASA）是一个多目标、多利益相关者的决策过程，旨在最大化机场容量利用率并减少延误。现有研究主要关注时刻分配过程本身的目标，而忽略了不同时刻表对运营延误的影响，尤其是在实施选定时刻表时可能遇到的延误。此外，现有研究缺乏一种综合方法，能够在选择最优时刻表时纳入所有ASA利益相关者的偏好。这一研究空白在ASA调度性能指标的实证数据匮乏的背景下尤为明显。本研究旨在填补这些空白，通过考虑运营延误并结合多利益相关者的偏好，提出一种新的ASA框架。
三、研究流程
1. 问题定义与模型构建
研究首先定义了ASA问题，并提出了一个多目标优化模型。该模型考虑了机场容量、航空公司请求、运营延误等多个因素，并通过混合整数规划（Mixed Integer Programming, MIP）方法进行求解。模型的输入包括机场容量参数、航空公司请求数据以及利益相关者的偏好数据。
时刻表生成模块
研究采用了一种称为“象限收缩法”（Quadrant Shrinking Method, QSM）的算法，用于生成多目标优化问题的非支配解集（Pareto前沿）。该算法通过分解三目标问题，减少了生成完整非支配解集所需的计算时间。生成的时刻表涵盖了不同优先级（如历史请求、新进入者请求等）的航班请求。
聚类模块
由于非支配解集的数量可能非常庞大，研究采用了一种自适应减法聚类算法，从非支配解集中选择具有代表性的时刻表。该算法通过评估非支配解集的多样性和目标值，选择能够代表整体解集特征的子集。
延误估计模块
研究开发了两种延误估计模块：宏观延误估计模块和微观延误估计模块。宏观模块用于快速评估非支配解集的运营延误，而微观模块则通过模拟机场的整个运行过程，提供更精确的延误估计。延误估计模块考虑了跑道占用时间、航班间隔、跑道布局以及停机坪缓冲区容量等因素。
时刻表选择模块
研究采用了一种基于TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）的多准则决策方法，用于评估和选择最优时刻表。该方法结合了利益相关者的偏好，并通过比较不同时刻表的性能指标，确定最优解。
四、主要结果
1. 时刻表生成结果
研究生成了多个非支配解集，涵盖了不同优先级的航班请求。结果显示，通过QSM算法生成的非支配解集能够有效平衡机场容量利用率和运营延误。
聚类结果
自适应减法聚类算法成功地将非支配解集从数十个减少到几个代表性时刻表，同时保持了较高的解集覆盖率。例如，在历史请求优先级下，聚类算法将32个非支配解减少到5个代表性时刻表，覆盖了76.3%的完整非支配解集的超体积。
延误估计结果
延误估计模块提供了详细的运营延误数据。结果显示，通过优化时刻表，可以显著减少高峰时段的延误。例如，在非协调时刻表下，高峰时段的延误可达61分钟，而优化后的时刻表将延误减少到26.5分钟以下。
时刻表选择结果
基于TOPSIS的决策方法成功地将利益相关者的偏好纳入时刻表选择过程。结果显示，不同利益相关者群体的偏好对最终时刻表的选择有显著影响。例如，机场运营商更关注最大位移（Maximum Displacement），而航空公司则更关注总位移（Total Displacement）。
五、结论
本研究提出了一种新的ASA框架，通过考虑运营延误并结合多利益相关者的偏好，显著提高了机场时刻分配的效率和公平性。研究结果表明，优化后的时刻表能够有效减少运营延误，并提高机场容量的利用率。此外，研究还提供了一种透明且可操作的决策支持工具，有助于ASA利益相关者在实际应用中达成共识。
六、研究亮点
1. 创新性
本研究首次将运营延误和多利益相关者偏好同时纳入ASA优化模型，填补了现有研究的空白。
方法先进性
研究采用了多种先进的算法和模型，如QSM、自适应减法聚类算法和TOPSIS，显著提高了时刻表生成的效率和准确性。
应用价值
研究成果可直接应用于机场时刻分配的实际操作中，为机场管理者和航空公司提供了科学依据和决策支持。
七、其他有价值的内容
研究还探讨了公平性在ASA过程中的重要性，并通过优化模型确保了时刻分配的公平性。此外，研究还提供了详细的实证数据和分析，为未来的ASA研究提供了宝贵的参考。
通过以上报告，读者可以全面了解本研究的内容、方法、结果及其在机场管理领域的应用价值。