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Enregistrement W1985833421 · doi:10.1287/mnsc.47.9.1290.9780

An Optimization Model for the Simultaneous Operational Flight and Pilot Scheduling Problem

2001· article· en· W1985833421 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Routing Optimization Methods
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité de MontréalGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematical optimizationComputer scienceScheduling (production processes)ScheduleInteger programmingBranch and boundColumn generationOperations researchJob shop schedulingOptimization problemBranch and cutFlow networkLinear programmingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes and solves the operational pilot scheduling problem for one day of operations. The problem consists in simultaneously modifying, as necessary, the existing flight departure schedules and planned individual work days (duties) while keeping planned aircraft itineraries unchanged. It requires the covering of all flights from one day of operations with available pilots while minimizing changes in both the flight schedule and the next day's planned duties. The newly constructed personalized duties must not exceed the maximum duty duration. Flight precedence constraints, coming from existing fixed aircraft itineraries, must be respected as well. The problem is mathematically formulated as an integer nonlinear multicommodity network flow model with time windows and additional constraints. To solve the problem, a Dantzig-Wolfe decomposition combined with a branch-and-bound method has been used. The master problem comprises the flight-covering constraints and a new set of flight precedence constraints. Subproblems consisting of time-constrained shortest-path problems with linear time costs are solved by a specialized dynamic-programming algorithm. The proposed optimization approach has been tested on several input data sets. All of them have been successfully solved in very short computational time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle