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[专业分类]规划与开发[商品编号] 30-2019-0047

航空公司的运营保证体系涉及大量的业务决策，例如机队计划，航线网络计划，机组调度，空勤人员调度，异常航班恢复，收入管理等。传统的航空公司经理主要依靠行业经验做出决策，但是随着航空公司的扩张，更多目的地和机组人员的增加，业务决策的难度成倍增加。在许多情况下，仅凭工作经验就很难找到解决复杂业务问题的最佳解决方案。国外先进航空公司依靠IT技术，引入运筹学模型，通过算法优化找到最佳解决方案，使航空公司的业务“运维”达到平稳运行的最佳状态。运筹学的算法优化理论，其主要目的是为管理者的决策提供科学依据，实现有效管理，正确决策和现代管理。基于运筹学原理的算法优化分析可以指导航空公司安排解决方案，以在现有机队，机组人员，航线和交通权的约束下最大化航空公司的收入。通过持续投资优化运营研究算法，优秀的海外航空公司有效降低了运营成本并提高了边际收益。

什么是运筹学？

运筹学是现代应用数学的一个分支。它主要提取一些在生产和管理等事件中发生的常规运筹学问题，然后使用数学方法来解决这些问题。运筹学算法优化的两个关键步骤是建模和求解。建模是用数学形式准确有效地表达问题；解决是获得最佳目标函数（通用优化求解器Cplex，Gurobi）的决定。

运营研究思想是在古代产生的。例如，中国战国时期的“天极赛马”和东普鲁士的柯尼斯堡的“七桥问题”就是运筹学的经典应用。

起源于第二次世界大战的1940年代，为了最有效地分配军事任务和军事资源，运筹学作为数学的一个分支，首先在英国和美国使用纯数学方法进行了开发。解决人员，财务和物资的管理，计划和调度问题的方法，并找到最佳结果。战后，随着现代企业工业生产组织的日益复杂，其本质是研究运筹学的优化问题，运筹学开始扩展到其他更广泛的领域，例如供应链管理，路线优化，选址，能源网络布局，收入管理，资产分配和风险控制等。

当代运筹学已成为一门交叉学科，与应用数学，形式科学，计算机和经济管理等多个学科密切相关。利用统计，数学模型和算法以及其他理论方法，借助计算机技术，解决现实生活中的复杂问题，提高或优化现有系统的效率，找到最佳或近似最佳解决方案。

根据国家学科分类和代码摘要表（国家标准GBT13745-2009）），运筹学是数学下的第二级学科，主题代码11074。运筹学中包括的第三级学科包括线性编程。 （1107410），非线性规划（1107415），动态规划（1107420）]，组合优化（1107425），参数规划（1107430），整数规划（1107435））），随机规划（ 1107440），排队论（1107445），博弈论（1107450），决策论（1107460），库存论（1107455），搜索论（1107465）]，图论（1107470）），总体规划（1107475），优化（1107480），其他运筹学（1107499））和其他16个分支。

运筹学在航空公司中的应用与实践

著名的外国航空公司联合航空UA，美国航空AA，英国航空BA，法国航空AF等，在公司运营和管理领域非常重视运筹学的应用，并进行了专门的运筹学支持小组（ORGroup）。近年来，国内主要的航空公司也参与了运筹学算法的优化。中国南方航空建立了运筹学算法研究所，中国东方航空建立了算法实验室。作为高度复杂的运营实体，航空公司拥有大量需要优化运筹学算法的业务场景，主要是在六个分支机构和20个业务场景中。

在航空公司的实际应用案例中使用运筹学理论。

典型案例：路线网络规划

基于运筹学的理论，考虑市场需求预测，飞机运行特性，人力资源分配，国家政策和法规以及竞争对手策略以规划路线网络，使用网络数据模型和算法优化，考虑机队的规模在诸如运营法规，运输时间等限制性条件下，通过分析每个市场的需求，容量和时间分配水平，它可以帮助航空公司找到最佳的长期，中期和短期航线网络结构，并提高整体网络收入和飞机利用率等。通过运营研究算法优化的航线网络规划方案可以为航空公司的新航线，加密航线，航线结构优化，航线提供有效的决策协助时间优化，航线模型优化，航班取消选择和其他应用场景增加销售收入并减少运营的工具费用。

典型案例：飞行舱/座位控制

随着航空公司机队的扩大，座椅控制器将发现需要管理越来越多的航班，这使得管理每个航班的状态和调整数量变得越来越困难。根据运筹学库存理论，通过比较舱位/座位库存数据，可以根据市场竞争，销售水平，旅客组成，票价结构等各种资源条件，组合航班舱位/座位控制算法的优化模型。与其他航空公司的价格水平相同。预先制定的控制策略使用科学的方法来分析属于不同假日或淡季和旺季的每个航班的每个客舱需求的可能增加和超额预定收入。根据最佳算法策略的判断，有效自动控制飞行空间布局的调整和打开，从而有效地增加了航空公司的座位公里收入。机舱/座位库存算法的优化模型可以帮助座位控制员找到航线销售规则，实现每次航班的精细机舱管理，并制定最佳的座位控制策略。

典型案例：机组人员/机组人员调度优化

随着国内航空公司的飞速发展，国内航空公司的飞机规模和飞行数量迅速增加，但是机组人员的培训跟不上机队扩张的步伐。通过运营研究和计划技术，航空公司可以建立新的机组人员/机组人员调度优化模型。在满足无线电通信局121 R4 / 5规定的前提下，考虑实际运行情况，合理分组循环，减少总体飞行过夜数，增加机组平均每日工作小时数，降低运行成本，并综合考虑航空公司机组人员的疲劳度和舒适度，考虑到现场监控的稳定性要求以确保运行，并提供航空公司的计划，监控和执行平衡，以改善性别方面令人满意的机组人员/机组调度计划航空公司人力资源的效率。

典型案例：飞行恢复异常

航空业是一个取决于天气的行业，因此计划永远不会跟上变化。极端天气，意外情况，机械故障和其他因素通常会破坏航空公司的原始总体计划和安排，从而导致航班延误或调整。大范围异常航班的恢复极大地测试了航空公司的运营支持能力。基于运筹学的理论设计的异常飞行恢复算法的优化模型，可以在满足机组维护，操作规程，遵守法律法规的前提下，尽可能降低总体恢复成本，减少旅客出行延误。重新组织和分配诸如飞行计划，机队计划，机组人员计划和乘客路线之类的问题，并获得总体恢复决策支持结果。在出现延误的情况下，可以迅速获得最佳解决方案以减少航空公司的损失。

航空公司应用运筹学算法优化的市场规模

国内航空公司才刚刚开始使用运筹学的理论来做出科学决策并提高自身的运营效率。 2017年，营业收入超过1000亿元的航空公司在运筹学算法优化和科学决策领域投入超过1000万元。以此为参考，初步估计该领域同类规模航空公司的投资比例约为营业收入的十分之一。国内航空业运筹学算法优化市场规模约为每年4000万元至5000万元，年增长率为10％-15％，与民航年增长率相近。

运筹学算法的优化还可以应用于物流，仓储，快递，金融等领域。在这些领域，如果是小型企业，则可以通过手动和简单的算法穷举方法解决该问题。只有当业务量达到一定规模并且难以通过手工或简单的算法进行处理时，才有必要通过运筹学建立算法优化模型来解决这一问题。因此，通常具有一定规模收入的大型公司将有更强的需求，并在估计市场规模时将重点放在这些公司上。根据2018年9月发布的中国企业500强排行榜，中国企业500强的收入超过300亿元，总收入达到71.17万亿元。如果航空公司在运筹学中对算法优化领域的投资比例为百万分之一，那么国内500强公司在算法优化领域的投资总额约为71亿元。

主要行业参与者和代表公司

在全球范围内，Sabre无疑是最大的航空算法优化解决方案提供商，拥有完整的算法优化解决方案；艾玛迪斯与此相似。其他国际算法优化供应商包括JEPPESEN，SAP，Llamsoft和Delta Technologies（汉莎技术）。这些海外算法优化公司没有系统的产品，或主要提供数据和信息系统服务。由于中国市场的独特性，海外公司在中国算法优化市场的渗透率并不大。新兴的国内运筹学算法优化供应商大致分为三类，即仅提供算法支持，提供算法和系统，仅提供工具支持。主要代表是尤华林，杉树科技和拜耳。

下表列出了全球主流算法优化服务提供商的基本情况。

在航空运输领域，运筹学的主要研究机构

·AGIFORS-国际运筹学会联合会航空集团，专门研究运筹学在航空运输中的应用

·M.I.T国际航空运输中心

·NASA中心-兰吉研究中心

·曼彻斯特城市大学-航空运输与环境中心

·Ceorge Mason University-航空运输系统研究中心

·埃姆布里-里德尔航空工业大学

·克兰菲尔德大学

航空运输领域，运营研究期刊

“交通运输研究”

“交通运输研究B部分：方法论”

“交通运输研究E部分：物流与运输评论”

“航空运输管理杂志”

“欧洲运筹学杂志”

“运输科学”

“运筹学”

摘要

运筹学算法优化服务这是一个需求快速增长，供应严重短缺，进入技术壁垒极高且未来发展潜力无限的市场。利用运筹学的理论求解最优算法，提高航空公司的运筹效率，是一个新的业务应用领域。在国外的现代商业应用中，运筹学算法的优化应用已逐渐被广泛应用于航空，物流，制造，金融，资源管理，集成电路设计，环境保护，电源管理等领域，具有巨大的变量和约束。应用。在国内航空业，物流业，仓储业和金​​融业中已经成功地实现了算法优化的案例。我相信随着市场的逐渐成熟和成功案例的广泛传播，将来会有越来越多的公司加入这一领域。