基于成本最小的协调机场航线时刻配置策略研究
武丁杰;孙宏
【摘 要】无担保个人贷款为有效配置协调机场时刻资源,论文以航线网络运行成本最小为目标,在满足机场容量和运量要求的约束,同时符合航线机型比例的前提下,提出一种时刻资源配置方法.该方法对航线进行简单分类以简化机型座级比例的确定,并采用工程型成本函数确定各机型在不同航线上的成本.计算显示,配置方案非常接近实际执行情况,且该策略具有良好的扩展性.
【期刊名称】《科技和产业》
【年(卷),期】2013(013)006
【总页数】4页(P75-78)
【关键词】时刻资源;最小成本;时刻配置
【作 者】武丁杰;孙宏
【作者单位】中国民航飞行学院,四川广汉618307;中国民航飞行学院,四川广汉618307
【正文语种】中 文
【中图分类】F240.0
近几年，随着民航的运输需求的高速增长，我国的许多机场已达到保障容量的极限而成为航班时刻需要协调的协调机场。协调机场的时刻资源被航空公司和地方政府极力争夺，很多航线面临着一刻难求的现状。将机场有限的时刻资源合理配置到各条航线，使其最大限度地满足民航运输需求，对于缓解目前的机场压力，提高民航系统的运行效率，降低运行成本有着重要意义。
在欧美国家，由于航空运输的市场化程度高，且空域限制小，几乎不存在统一配置时刻资源的问题［1］。但我国的政府主导体制下，如何将协调机场的时刻资源合理配置到各条航线已成为时刻管理部门迫切需要解决的问题。
航线时刻资源配置分为宏观和微观两个层面［2］，宏观配置是指时刻资源相对每条航线的配额，微观配置是指航线时刻在一个机场具体使用的时间。以往的研究都集中在对机场时刻的优化，即微观配置领域。
本文针对的是宏观配置问题，在充分考虑航线运量需求、机场容量限制的前提下，将时刻资源分配与机型等级匹配值结合考虑，以航线网络总运行成本最小为目标提出一种时刻资源配置策略，此处的运行成本都是指显性的、直接的成本。在时刻优化研究中采用的延误成本属于微观配置范畴，不适用于本文的研究内容。
1 航线时刻配置模型的建立
1.1 选择优化指标
协调机场的航班时刻资源就其本质讲是一种公共资源［3］，在现行时刻管理办法中，航班时刻资源所有者是国家，使用者是航空公司，提供者是机场，选择优化指标需要围绕着这三方的利益展开。
1）对于国家，需考虑资源使用的社会效益，主要体现为社会公平性［4］；从运行成本的角度很难衡量社会公平性，因为保障绝对的社会公平，首先要从航线网络构建开始，使有需求的地方都有通达的航线，这已超出了本文的研究范围。本文是在现有航线网络的基础上进行时刻资源配置，公平性体现在所分配的时刻数量必须满足该航线的运量需求；
2）对于公司，主要考虑资源使用的成本，包括个别航线时刻的成本与航线网络的总体成本；本文采用的成本概念与公司的运行成本还有一定区别，它排除了公司经营策略差异，只考虑各机型等级的固定成本和最基本的变动成本，即未考虑公司效益，以使配置模型具有更大的适用范围［5］。
3）对于机场，主要考虑资源使用的效率，要避免资源的浪费或过度使用［6］。本文通过限定机场的时刻数量以保证机场的时刻使用效率。
本文中的时刻资源配置只是研究航班时刻在各航线上的投放数量，不包含航班时刻的具体指派和分布，故不涉及航班延误、公司或乘客满意度等问题。
综上，课题组选择运行成本作为时刻配置的优化目标。
入库单1.2 成本函数
2006年，William M.Swan和 Nicole Adler［7］从工程应用的角度，通过对多年的运行成本数据的统计分析将各种细分的成本归纳到固定成本和变动成本，并且发现：在1 000到5 000km的距离上，各种机型的航行成本与航程几乎是完全线性的关系，飞机的座级和成本
也呈一定的线性相关。
对于短程，单通道飞机其成本函数为：
对于远程、双通道飞机，其成本函数为：
其中C为成本，D为飞行距离，S为座位数。
黄磊神模仿张艺兴以上的成本函数既排除了公司经营的差异，也不限于某种飞机型号，可以作为衡量全局运行成本的函数。由于货币单位不同，计算结果会与实际数据有差距，但仍然可以准确反映出机型成本的相对大小，可以用于优化目标。
1.3 航线飞机型别等级组合的确定
根据上文的成本函数形式可知，在一条确定距离的航线上，只有一种座级的机型是成本最小的，如直接用该函数进行配置，则每条航线将只有一种机型，这与实际情况完全不符。原因是上文的成本函数是长期统计结果，未考虑出行需求在一天内的分布。实际上，不同航线的旅客选择出行时间有其相对固定的规律，处在机场“黄金时段”的航班往往可以获得
更多客源，公司需要调用更大的机型以满足需求，而在其它时段，公司则会使用较小的机型以保证上座率，即公司的效益。
本文的重点不是研究出行需求分布，故采用已执行航班的统计结果来确定航线各座级机型的比例。根据历史统计，按航线的航班数量将航线分为：
高密度航线：每天执行航班数≥10，班均人数在180以上，该类航线受需求波动影响最明显，一般至少有4种以上机型执飞；
中密度航线：每天执行航班数＞2，且＜10，班均人数小于180，该类航线受需求波动的一定影响，通常由3种以上机型执飞；
低密度航线：每天执行航班数≤2，该类航线基本属于固定需求、垄断服务，通常只有一种机型执飞。
在以上分类的基础上，通过选取代表性航线，统计代表航线的飞机型别等级比例，以典型航线的组合情况表示该类航线的组合情况，以此简化繁复的统计工作，具体机型选择还要考虑飞行距离和各机型的保有数量［8］。
通过对国内主要机场航线机型的统计，将目前经常使用的飞机分为表1中的6个型别等级［9］。选取北京—广州，北京—上海为高密度航线的代表；北京—杭州，北京—西安为中密度航线的代表，重庆—厦门，重庆—青岛为低密度航线的代表。各航线上统计的飞机型别等级组合如表1所示：（如某一型别等级所占比例＜4%，则取0，其它型别等级同时向上取整，以保证数据简洁及完整）
表1 典型航线机型比例座级航线 100～150 150～200 200～250 250～300 300～350 350～400北京—广州0 15% 0 5% 15% 65%北京—上海0 12% 6% 14% 64% 4%北京—杭州0 10% 20% 40% 30% 0北京—西安10% 75% 0 15% 0 0重庆—厦门0 100% 0 0 0 0重庆—青岛100% 0 0 0 0 0
1.4 优化配置模型
优化目标：
在不同类型的航线上，各座级的机型呈一定比例进行分配；
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Ci：机场i的容量，即该机场所能提供航班时刻数；
Seatk：座级k的座位数；
Tij：机场i和机场j之间的航线的平均上座率；
Mi，j：机场i和机场j之间的航线运输量需求；
Costijk：机场i和机场j之间使用机型座级的成本系数；
Xijk：机场i和机场j之间的由座级k执行的航班数；
Scaleijk：机场i和机场j之间座级k执行的航班数占总班次的比例。
2 算例分析
为验证配置策略，选取2010年我国流量排名前15位的机场构建一个小型航线网络。采用2010年的运量统计数据作为一种预测值进行时刻配置，用本文的计算结果与2010年实际执行情况进行比较。
算例中协调机场的容量一般由跑道容量决定，按跑道每小时的最大起降能力运行12个小时的容量算作一天的容量，非协调机场的容量通常由停机位决定，计算中采用历史最大值为其容量。由于算例只是实际网络的一部分，机场容量也按这15个机场运量占各自机场总运量的比例进行折算。
Tij：由于公司的成本和机场班均人数要求，计算中全部取值80%；
Mi，j：取2010年各航线的统计数据作为验证数据，认为是一种需求预测结果；
在综合多条典型航线的数据基础上，计算中的其它航线机型座级比例规定如表2。
表2 各类航线机型比例设置座级 代表机型 高密度航线比例中密度航线比例低密度航线比例100～150 A319 5% 50%150～200 A320 10% 70% 50%200～250 757－200 15%250～300 767－300 5% 5%300～350 A330－300 45%350～400 777－200 35%400以上747－400 5%
在完成各项数据准备后，用LINGO对模型进行了求解。三条典型航线的配置结果如表3。
表3 计算结果座级航线150～200 200～250 250～300 300～350 350～400配置结果实际数量配置结果实际数量配置结果实际数量配置结果实际数量配置结果实际数量配置时刻数合计2010年每天执行航班数北京—广州2 2 1 0 3 4 11 12 17 18北京—上海5 6 6 3 1 7 29 32 4 2 45 50北京—杭州2 2 3 3 6 5 5 4 16 14北京—西安2 2 17 16 3 3 22 21重庆—厦门2 2 2 2重庆—青岛2 3 2 3
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