Оптимизация расписания авиакомпании с учётом моделирования трансферных пассажиропотоков

Abstract

Планирование расписания авиакомпании можно представить, как несколько оптимизационных задач: определение набора рейсов и времени их выполнения, назначение типов воздушных судов (ВС) и построение их маршрутов, разработка расписания экипажей. В настоящей работе предлагается математическая модель для назначения типов воздушных судов на рейсы и определения времени их вылета в хабовой маршрутной сети (hub-and-spoke). Модель сформулирована в виде задачи смешанного целочисленного линейного программирования на основе пространственно-временного графового представления расписания полётов. Ключевой отличительной особенностью модели является явный учёт стыковочных маршрутов пассажиров: в целевую функцию включены доходы как от прямых (т.н., point-to-point), так и от трансферных перевозок, наряду с операционными расходами на эксплуатацию воздушных судов. Размерность задачи снижена за счет учета особенностей оборота ВС для хабовой маршрутной сети: рейсы туда-обратно между хабом и регионом рассматривались как единое целое. Модель верифицирована на реальных данных крупной российской авиакомпании, охватывающих 260 ежедневных рейсов, агрегированных в 146 оборотных рейсов и рейсов между хабами, 61 воздушное судно 5 различных типов. Для валидации использовались два источника данных о спросе: собственные данные авиакомпании и данные, синтезированные по гравитационной модели. Предложена двухшаговая схема оптимизации: на первом шаге выполняется поиск времени вылета в диапазоне в более широком диапазоне с большим интервалом, на втором оно уточняется в узком диапазоне с шагом 5 минут. Оптимизированное расписание обеспечило увеличение прогнозируемой операционной прибыли на 4-9%, а также рост числа доступных направлений с временем стыковки не более трёх часов на 19%. Полученные результаты свидетельствуют о том, что одновременная оптимизация временных параметров расписания и назначения флота позволяет достичь существенного коммерческого эффекта и обеспечивает пассажирам более комфортные условия для совершения пересадок Airline schedule planning is a complex multi-stage optimization process, including schedule design, fleet assignment, and aircraft routing. This paper proposes an integrated mathematical model for the joint optimization of fleet type assignment and flight departure times determination within a hub-and-spoke network structure. The model is formulated as a mixed-integer linear program built upon a space-time graph representation of the flight schedule. A key distinguishing feature of the model is the handling of connecting passenger itineraries: revenues from both point-to-point and transfer passengers are included in the objective function, along with fleet operating costs. Problem dimensionality is reduced by exploiting the rotation structure of hub-and-spoke networks: outbound and return legs between a hub and a spoke region are treated as a single rotation unit. The model was validated on real-world data from a major Russian airline, comprising 260 daily flights aggregated into 146 rotations and inter-hub flights, operated by a fleet of 61 aircraft across 5 fleet types. Two independent demand data sources were used for validation: the airline's own booking data and estimates generated via a gravity model. A two-step optimization scheme is proposed: in the first step, departure times are searched over a wider range with a coarser interval; in the second step, the solution is refined over a narrower range with a 5-minute resolution. The optimized schedule achieved a 4–9% increase in forecasted operational profit and a 19% improvement in the number of reachable transfer markets within a three-hour connection window. These results demonstrate that the simultaneous optimization of schedule timing and fleet assignment yields meaningful commercial gains and gives more convenient connection opportunities for passengers.