فصلنامه علمی کارافن

فصلنامه علمی کارافن

ارزیابی الگوریتم فراابتکاری زنبور عسل با مکانیزم جستجوی محلی بهبود یافته در یافتن بهترین فرودگاه ها برای استقرار هواپیماهای جایگزین (مطالعه موردی : شرکت قشم ایر)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی (کاربردی)

نویسنده
گروه مهندسی عمران، دانشگاه ملی مهارت، تهران، ایران.
چکیده
امروزه تاخیرهای پرواز ناشی از عوامل مختلف یکی از چالش های مهم و اساسی در سیستم حمل و نقل هوایی است. یکی از عوامل اصلی این تاخیرها خرابی هواپیماها و زمانبر بودن جایگزینی آن ها با هواپیمای دیگر است. یافتن بهترین فرودگاه ها برای استقرار این هواپیماهای جایگزین، می تواند به کاهش زمان رسیدن آن ها به فرودگاه های درخواست کننده و در نتیجه به کاهش زمان تاخیر در پروازها کمک کند. از طرفی الگوریتم های فراابتکاری از جمله الگوریتم زنبور عسل در سالیان اخیر مورد استفاده قرار گرفته و در حل مسائل و بهینه سازی ها در حوزه های مختلف توانایی های بالای خود را نشان داده اند. بنابراین در این تحقیق تصمیم گرفته شد که از الگوریتم فراابتکاری زنبور عسل به منظور یافتن فرودگاه های مناسب جهت استقرار هواپیماهای جایگزین به عنوان یک مساله با متغیرهای گسسته استفاده شود. از طرفی در بخش مکانیزم جستجوی محلی الگوریتم زنبور عسل هم تغییری در جهت بهبود عملکرد الگوریتم به عنوان هدف اصلی تحقیق داده شده و پیشنهاد شده است. الگوریتم پیشنهادی در بخش های همگرایی الگوریتم، تکرارپذیری نتایج و همین طور میانگین تعداد تکرار برای رسیدن به بهترین نتیجه، بهبود عملکرد قابل توجهی را نشان داده است. البته الگوریتم پیشنهادی برای مسائل معیار فروشنده دوره گرد و کوله پشتی هم استفاده شد که ارتقاء عملکرد مناسبی را نشان داد. برای مدل سازی و شبیه سازی هم از نرم افزار شبیه سازی قدرتمند Anylogic جهت شبیه سازی عامل مبنای شبکه حمل و نقل هوایی استفاده شده است.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Evaluation of Bee Meta-Heuristic Algorithm with Improved Local Search Mechanism to Find the Best Airports for Replacement Planes Establishment (Case Study: Qeshm Air Airline)

نویسنده English

Mohammad Akhondi
Department of Civil Engineering, Technical and Vocational University (TVU), Tehran, Iran.
چکیده English

Today, flight delays caused by various factors are one of the most fundamental challenges in the air transportation system. One of the main factors of these delays is the breakdown of planes and the time-consuming nature of replacing them with another plane. Finding the best airports to deploy these replacement planes can help reduce the time it takes for them to arrive at the requesting airports and thus reduce flight delays. On the other hand, meta-heuristic algorithms, including the bee algorithm, have been used in recent years and have shown their high abilities in solving problems and optimizations in various fields. Therefore, in this research, it was decided to use the bee meta-heuristic algorithm in order to find suitable airports for the deployment of replacement planes as a problem with discrete variables. On the other hand, in the local search mechanism section of the bee algorithm, a change to improve the performance of the algorithm has been given and suggested as the main goal of the research. The proposed algorithm has shown a significant performance improvement in the convergence parts of the algorithm, the repeatability of the results, and the average number of repetitions to achieve the best result. Of course, the proposed algorithm was also applied to the traveling salesman and knapsack problems, which showed a suitable performance improvement. For modeling and simulation, Anylogic, a powerful simulation software, has been used for agent-based simulation of the air transport network.

کلیدواژه‌ها English

Air transportation
Bee meta-heuristic algorithm
Agent-based
Replacement plane
Airport
Feigh, K. M., Pritchett, A. R., Shah, A. P.,  Kalaver, S. A.,  Jadhav, A., Holl,  D. M.,, & Bea, R. C. G., A. Z. (2005). Analyzing Air Traffic Management Systems Using Agent-based Modeling and Simulation Proceedings of the 6th USA/Europe Air Traffic Management Research and Development Seminar, Baltimore, Maryland.  http://hdl.handle.net/1853/24616.
[2] Grether, D., Furbas, S. & Nagel, K.  (2013). Agent-based Modelling of Air Transport Technology. Procedia Computer Science (ELSEVIER), 19, 821-828. https://doi.org/10.1016/j.procs.2013.06.109.
[3] Luis, P. R., Ana, P. R. & Antonio, J. M. C. (2018, January 16-18). An Agent-based Electronic Market  to Help Airlines to Recover from Delays 10th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART 2018), Funchal, Madeira Portugal. https://doi.org/10.5220/0006582401760183.
[4] Akhondi, M., Mesgari, M. S. (2023). Agent-based Modelling for Backup Aircraft Site Selection to Decrease Flight Delay Time (Case Study: Qeshm Airlines). Karafan Quarterly Scientific Journal, 20(1), 453-476. https://doi.org/10.48301/kssa.2022.334125.2047. (in Persian)
[5] Xiaoyu, M., Zhou, H., Pengfei, Y., Xiyang, L. & Wei, L.  (2024). Agent-based modelling and simulation for life-cycle airport flight planning and scheduling. Journal of Simulation, 18(1), 15-26. https://doi.org/10.1080/17477778.2023.2169643.
[6] Soufiane, B. H., A. P. B. & Richard, C.  (2012, June). Airport performance modeling using an agent based approach. 3rd International  Air Transport and Operations Symposium (ATOS2012), Delft, Netherlands. https://www.researchgate.net/publication/255685727.
[7] Sunidhi, T., Somesh, K. S., Raman, P. & Vikram, S.  (2024). Controlling  aeroplane crashing through aviation infrastructure using multi-agent technology. INTERNATIONAL JOURNAL OF CRASHWORTHINESS, 29(5), 935-955.  https://doi.org/10.1080/13588265.2024.2328913.
[8] Soufiane, B., Jasper, M. & Henk, B.  (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.
[9] Ehsan, E., Michael, W. G. & Blake, R.  (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.
[10] Sybert, H. S. & Mariken, H. C. E. (2017). Agent-based modelling and mental Simulation  for  resilience  engineering in air transport. Safety Science, 93, 29-49. http://dx.doi.org/10.1016/j.ssci.2016.11.003.
[11] Stef, J., Alexei, S. & Richard, C.  (2019). Agent-based modelling and analysis of  security  and  efficiency  in  airport terminals. Transportation Research Part C, 100, 142-160. https://doi.org/10.1016/j.trc.2019.01.012.
[12] Milos, N., Jasenka, R. & Dusan, T.  (2024). Formulation of the airport collaborative gate allocation problem and the Bee Colony Optimization solution approach. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 128(C), Article 107433. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107433.
[13] Andrei, I. V., Alexei, A. R. & Tatiana, E. S.  (2024). Parameter Tuning of  Agent-Based Models: Metaheuristic Algorithms. Mathematics, 12(14), Article 2208. https://doi.org/10.3390/math12142208.
[14] Mashayekhi, A., Karami, A. & Beygi, A. Z. (2023). Position   Optimization  of   a Redundant  Haptic  Device  for  Increasing  the  Simulating  Virtual   Damping Using Metaheuristic Methods based on Swarm Intelligence. Karafan Quarterly Scientific Journal, 20(3), 265-285. https://doi.org/10.48301/kssa.2023.404933.2618. (in Persian)
[15] Sabzevari, K., Solymani, A.  (2024). Providing a Routing Method in Internet of Things for Better Load Distribution Using the Improved Gray Wolf Optimization Algorithm. Karafan Quarterly Scientific Journal, 21(1), 129-151. https://doi.org/10.48301/kssa.2024.421630.2740. (in Persian)
[16] Ridvan, O., Tolga, B.  (2024). Cruise range modeling of different flight strategies for  transport aircraft using genetic algorithms and particle swarm optimization. Energy, 294, Article 130917. https://doi.org/10.1016/j.energy.2024.130917.
[17] Andreea, K., Oliviu, S. G., Joran, A., Guillaume, B., Gregoire, P., Ruxandra, M. , & B., M., M. & Youssef, M. (2017). Optimization and design of an aircraft’s morphing wing-tip demonstrator for drag reduction at low speed, Part I – Aerodynamic optimization using genetic, bee colony and gradient descent algorithms. Chinese Journal of Aeronautics, 30(1), 149-163. http://dx.doi.org/10.1016/j.cja.2016.12.013.
[18] Jose, M. R. F., Mario, R. S., Jose. J. G. L. & Santiago, T. R.  (2014). Solving air transport contingencies by using genetic algorithms – RUCCMAN. Transportation Research Procedia, 3, 249-258. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2014.10.004.
[19] Erik, C., Jorge, G., Karla, A., Miguel, T. & Vahid, R.  (2020). A new metaheuristic approach based on agent systems principles. Journal of Computational Science, 47, Article 101244. https://doi.org/10.1016/j.jocs.2020.101244.
[20] Yanjun, W., Hongfeng, Z., Fan, W., Jun, C. & Mark, H.  (2020). A Comparative Study on Flight Delay Networks of the USA and China. Journal of Advanced Transportation, 2020, Article 1369591 . https://doi.org/10.1155/2020/1369591.
[21] Kim, M. & Bae, J. (2021). modeling the flight departure delay using survival analysis in South Korea. Journal of Air Transport Management, 91, 1-9. https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2020.101996.
[22] Jiyeon, L. & Ilkyeong, M. (2023). Flight rescheduling of an airline under the ground delay program considering delay propagation in multiple airports. Transportmetrica B: Transport Dynamics, 11(1), 1871-1892. https://doi.org/10.1080/21680566.2023.2254939.
[23] Haoyu, Z., Weiwei, W., Yu, J. & Xinyuan, C.  (2024). Flight delay propagation in the multiplex network system of airline networks.  Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 648, Article 129883. https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129883.
[24] Truong, D. (2021). Using causal machine learning for predicting the risk of flight delays in air transportation. Journal of Air Transport Management, 91, 1-17.  https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2020.101993.
[25] Álvaro, R. S., Rosa, M. M. A. V., Javier, A. P. C., Pablo, L. C. & Victor, F. G. C.  (2022). Tactical runway scheduling for demand and delay management. Aircraft Engineering and Aerospace Technology, 94(1), 2-13. https://doi.org/10.1108/AEAT-12-2020-0314.
دوره 23، شماره 1
فنی و مهندسی
بهار 1405
صفحه 604-623

  • تاریخ دریافت 12 مرداد 1404
  • تاریخ بازنگری 25 آبان 1404
  • تاریخ پذیرش 01 دی 1404