فصلنامه علمی کارافن

فصلنامه علمی کارافن

مدل‌سازی عامل مبنا برای مکان‌یابی محل استقرار هواپیماهای پشتیبان با هدف کاهش زمان تأخیر در پروازهای هوایی (مطالعه موردی: شرکت هواپیمایی قشم‌ایر)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی (کاربردی)

نویسندگان
1 عضو هیئت علمی، گروه مهندسی نقشه‌برداری، دانشگاه فنی و حرفه‌ای، تهران، ایران.
2 دانشیار، عضو و مدیر قطب علمی فناوری اطلاعات مکانی گروه سیستم‌های اطلاعات مکانی، دانشکده مهندسی ژئودزی و ژئوماتیک، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران.
چکیده
در دنیای امروز تاخیر در پروازهای هوایی یکی از مشکلات مهم و فراگیر در صنعت حمل و نقل هوایی می‌باشد. یکی از راه‌های کاهش زمان تاخیر، استفاده از هواپیماهای پشتیبان است. در تحقیقات پیشین، به مبحث هواپیماهای پشتیبان و مخصوصاً مکان‌یابی محل استقرار آنها در جهت کاهش هر چه بیشتر تاخیر در پروازهای هوایی کمتر توجه شده است. بنابراین در این تحقیق تصمیم گرفته شد یک مدل‌سازی و شبیه‌سازی عامل مبنا برای مکان‌یابی محل استقرار هواپیماهای پشتیبان انجام شود. اهداف اصلی این تحقیق بررسی تاثیر مکان‌یابی هواپیماهای پشتیبان و همین طور بررسی تاثیر افزایش تعداد آنها در کاهش میانگین زمان تاخیر در پروازهای هوایی بوده است. در مدل‌سازی سه سناریو بر اساس تعداد هواپیماهای پشتیبان بررسی شد. سناریوی اول شامل یک هواپیمای پشتیبان، سناریوی دوم شامل دو هواپیمای پشتیبان و سناریوی سوم شامل سه هواپیمای پشتیبان بود. نتایج به دست آمده، تاثیر 26 و 29 درصدی افزایش تعداد هواپیماهای پشتیبان از یک به دو هواپیما و از دو به سه هواپیما را در کاهش میانگین زمان تاخیر در پروازهای هوایی نشان داده است. همچنین، در هر کدام از سناریو‌ها، تفاوت بدترین و بهترین مکان‌های یافت شده برای استقرار هواپیماهای پشتیبان و تاثیر آن در زمان‌های تاخیر بررسی شد. این تاثیر در سناریوهای اول، دوم و سوم به ترتیب 70، 77 و 84 درصد بود. این تفاوت های فاحش نشان‌دهنده تاثیر زیاد مکان‌یابی بهینه این مراکز استقرار در کاهش زمان‌های تاخیر است.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Agent-based Modelling for Backup Aircraft Site Selection to Decrease Flight Delay Time (Case Study: Qeshm Airlines)

نویسندگان English

Mohammad Akhondi 1
Mohammad Saadi Mesgari 2
1 Faculty Member, Department of Surveying Engineering, Technical and Vocational University (TVU), Tehran, Iran.
2 Associate Professor, Member and Head of Geoinformation Technology Center of Excellence, Faculty of Geodesy and Geomatics Engineering, K.N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran.
چکیده English

Flight delays are one of the most important and pervasive problems in the aviation industry. One way to reduce flight delays is to use backup planes. In previous research, less attention has been paid to the issue of backup aircraft and especially the location of their deployment in order to reduce air traffic delays. Therefore, in this research, an agent-based modelling and simulation is used to find the optimum deployment location of backup aircrafts. The main objectives of this study were to investigate the effect of locating backup aircraft as well as the effect of increasing their number in reducing the average delay time of air flights. In modeling, three scenarios were examined based on the number of backup aircraft. The first, second and third scenario consisted of one, two and three backup aircrafts, respectively. The results showed 26% and 29% increase in the number of backup aircraft from one to two aircrafts and from two to three aircrafts in reducing the average delay time. In addition, in each of the scenarios, the difference between the worst and best locations found for the deployment of backup aircrafts and its impact on latency was examined. This effect was 70%, 77% and 84% in the first, second and third scenarios, respectively. These huge differences showed the great impact of optimal location of the deployment centers in reducing the flight delays.

کلیدواژه‌ها English

Agent-based
Location
Air Transport
Backup Aircraft
Delay Time
Flight
[1] Adler, J. L., Satapathy, G., Manikonda, V., Bowles, B., & Blue, V. J. (2005). A multi-agent approach to cooperative traffic management and route guidance. Transportation Research Part B: Methodological, 39(4), 297-318. https://doi.org/10.1016/j.trb.2004.03.005
[2] Adler, J. L., & Blue, V. J. (2002). A cooperative multi-agent transportation management and route guidance system. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 10(5), 433-454. https://doi.org/10.1016/S0968-090X(02)00030-X
[3] Campanelli, B., Fleurquin, P., Arranz, A., Etxebarria, I., Ciruelos, C., Eguíluz, V. M., & Ramasco, J. J. (2016). Comparing the modeling of delay propagation in the US and European air traffic networks. Journal of Air Transport Management, 56, 12-18. https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2016.03.017
[4] Janssen, S., Sharpanskykh, A., & Curran, R. (2019). Agent-based modelling and analysis of security and efficiency in airport terminals. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 100, 142-160. https://doi.org/10.1016/j.trc.2019.01.012
[5] Mualla, Y., Bai, W., Galland, S., & Nicolle, C. (2018). Comparison of Agent-based Simulation Frameworks for Unmanned Aerial Transportation Applications. Procedia Computer Science, 130, 791-796. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.04.137
[6] Stroeve, S. H., & Everdij, M. H. C. (2017). Agent-based modelling and mental simulation for resilience engineering in air transport. Safety Science, 93, 29-49. https://doi.org/1 0.1016/j.ssci.2016.11.003
[7] Delgado, L., Gurtner, G., Cook, A., Martín, J., & Cristóbal, S. (2020). A multi-layer model for long-term KPI alignment forecasts for the air transportation system. Journal of Air Transport Management, 89, 101905. https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2020.101905
[8] Liu, Y. (2021). A multi-agent semi-cooperative unmanned air traffic management model with separation assurance. EURO Journal on Transportation and Logistics, 10, 100058. https://doi.org/10.1016/j.ejtl.2021.100058
[9] Bouarfa, S., Müller, J., & Blom, H. (2018). Evaluation of a Multi-Agent System approach to airline disruption management. Journal of Air Transport Management, 71, 108-118. https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2018.05.009
[10] Esmaeilzadeh, E., Grenn, M. W., & Roberts, B. (2019). An agent-based model for improved system of systems decision making in air transportation. Systems Engineering, 22(1), 20-42. https://doi.org/10.1002/sys.21465
[11] Verma, A., Tahlyan, D., & Bhusari, S. (2020). Agent based simulation model for improving passenger service time at Bangalore airport. Case Studies on Transport Policy, 8(1), 85-93. https://doi.org/10.1016/j.cstp.2018.03.001
[12] Fleurquin, P., Ramasco, J. J., & Eguíluz, V. (2013, Jun 10-13). Data-driven modeling of systemic delay propagation under severe meteorological conditions. Tenth USA/Europe Air Traffic Management Research and Development Seminar, Chicago.
[13] Gurtner, G., Delgado, L., & Valput, D. (2021). An agent-based model for air transportation to capture network effects in assessing delay management mechanisms. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 133(1), 103358. https://doi.org/10.1016/j .trc.2021.103358
[14] Yu, B., Guo, Z., Asian, S., Wang, H., & Chen, G. (2019). Flight delay prediction for commercial air transport: A deep learning approach. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 125, 203-221. https://doi.org/10.1016/j.tre. 2019.03.013
[15] Truong, D. (2021). Using causal machine learning for predicting the risk of flight delays in air transportation. Journal of Air Transport Management, 91(1), 101993. https://d oi.org/10.1016/j.jairtraman.2020.101993
[16] Kim, M., & Bae, J. (2021). Modeling the flight departure delay using survival analysis in South Korea. Journal of Air Transport Management, 91(6), 101996. https://doi.or g/10.1016/j.jairtraman.2020.101996
دوره 20، شماره 1 - شماره پیاپی 61
فنی و مهندسی
بهار 1402
صفحه 453-476

  • تاریخ دریافت 23 فروردین 1401
  • تاریخ بازنگری 19 خرداد 1401
  • تاریخ پذیرش 31 خرداد 1401