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Enregistrement W3021274929 · doi:10.2298/yjor0501025s

The operational flight and multi-crew scheduling problem

2005· article· en· W3021274929 sur OpenAlexaff
Mirela Stojković, François Soumis

Notice bibliographique

RevueYugoslav journal of operations research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransportation and Mobility Innovations
Établissements canadiensPolytechnique MontréalGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrewCrew schedulingOperations researchComputer scienceColumn generationScheduling (production processes)ScheduleSet cover problemSet (abstract data type)Mathematical optimizationAeronauticsEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces a new kind of operational multi-crew scheduling problem which consists in simultaneously modifying, as necessary, the existing flight departure times and planned individual work days (duties) for the set of crew members, while respecting predefined aircraft itineraries. The splitting of a planned crew is allowed during a day of operations, where it is more important to cover a flight than to keep planned crew members together. The objective is to cover a maximum number of flights from a day of operations while minimizing changes in both the flight schedule and the next-day planned duties for the considered crew members. A new type of the same flight departure time constraints is introduced. They ensure that a flight which belongs to several personalized duties, where the number of duties is equal to the number of crew members assigned to the flight, will have the same departure time in each of these duties. Two variants of the problem are considered. The first variant allows covering of flights by less than the planned number of crew members, while the second one requires covering of flights by a complete crew. The problem is mathematically formulated as an integer nonlinear multi-commodity network flow model with time windows and supplementary constraints. The optimal solution approach is based on Dantzig-Wolfe decomposition/column generation embedded into a branch-and-bound scheme. The resulting computational times on commercial-size problems are very good. Our new simultaneous approach produces solutions whose quality is far better than that of the traditional sequential approach where the flight schedule has been changed first and then input as a fixed data to the crew scheduling problem.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,306 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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