本文是一篇电子商务论文，本文拟重点考虑航班收入因素，以最大化航班计划的总体收益为目标，研究存在时刻不固定航班的航班时刻与机型指派一体化航班计划优化编制问题。
1 引言
1.1 选题背景
随着中国经济从高速发展阶段迈入高质量发展阶段，各行业也都在进入新时代后面临新的发展命题。作为重要战略产业以及综合交通的重要组成部分，民航业近年来也面临着发展和提质的压力。此外，新世纪中国持续建设、不断完善高速铁路网，后发先至地建成世界上运营里程最长、动车组数量最多的高铁系统，从“四纵四横”迈向“八纵八横”布局。高速铁路对于民航的分流作用随着高铁的稳步建设而越来越明显，对中短途出行场景而言更是如此。2022年高铁客运量约为同年民航客运量的四倍，并且维持了一个较为良好的发展势头。刚刚结束的COVID-19疫情也为民航业带来了一定的挑战，2022年民航总计完成旅客运输量2.5亿人次，仅相当于疫情前水平的38.1%。疫情结束后为消除过去三年疫情对生产经营造成的影响，导致在短期内各航空公司的经营压力更加巨大。
航空公司所面临的经营压力可从亏损角度一窥端倪，2022年民航业整体亏损达2160亿元，多家民营航空公司更是在近几年难逃股权结构改变或被收购的命运。而运营成本高企是造成此现状的重要原因这一。在此背景下，航空公司亟需在生产经营的各个环节尽力降低成本并尝试提高盈利能力，例如借鉴低成本航空的差异化服务、产品拆分等措施。更一般地，航空业同其他行业一样，需要时刻关注如何最大限度地利用有限的资源去产生更大的价值，即资源的优化配置问题，这在当今背景下更显迫切。
1.2 研究目的与意义
1.2.1 研究目的
本文的研究对象为航班计划的优化编制工作，对航班计划编制工作中的多个环节进行一体化优化，并解决航班时刻不完全固定时的航班计划优化编制问题。研究期望达成的目的包括下列内容：
（1）分析并总结当前在航班计划编制业务中的业务需求。
（2）分析并初步筛选可能与航班收益有关的相关影响因素，为航班收益预测工作提出一组可行且相关的特征集。
（3）针对短期航班收益预测场景，提出一种考虑多种影响因素的航班收益预测方法。
（4）针对航班时刻不完全确定的航班计划优化问题，提出一种航班计划优化编制模型，并求解。
（5）提出航班串生成算法，对航班计划优化编制结果进行可行性验证，同时为后续其他生产计划的编制工作提供基础。
2 航班计划优化编制业务需求分析
2.1 航班计划的内涵与外延
公共运输面向社会全体成员提供运输服务，承运人通常为个人或企业，主要职责为满足旅客或托运人的合理的运输方面要求，其运价、运输路线与班次等信息会提前以公告形式告知社会。其中，铁路或航空运输具有运送能力强、运输距离远、速度快、服务范围广等特点，有别于公共汽车、出租汽车等城市公共客运交通，其提供运输服务的频率更低，单次输送的旅客数量更多，整体经营规模也更大。此类公共运输方式的生产系统较为复杂，一般涉及众多部门，需由大量专业人员配合协作以维持生产系统的正常运转，因此基于系统的复杂性与规模，在运输企业内部为保障运输服务的正常提供，需要提前制定科学、详细的生产计划。而此类运输服务方式又因距离远、载客量大、运输成本较高、服务频率相对较低等特点，对计划性的要求比城市公共客运交通更强。旅客需要提前得知未来的班次、运价等信息，并且因旅客数量大也导致运输服务的容错率较低，对于已经公布的运输产品而言，进行修改调整的余地很小。综合内外两方面因素可以得知，民航或铁路等大规模运输方式均具有计划性强、对生产计划制定的质量要求高等显著特点。
具体到民用航空业而言，航空公司的生产计划（也可称之为运营计划）的编制工作是至关重要的，一直受到航空公司的重点关注。生产计划的制定实质在于根据精准、周密的预先规划与组织安排，实现各项生产要素与资源的合理优化配置。生产计划制定的质量直接影响了航空公司日常生产经营活动是否能正常、安全地开展以及回报水平，事关企业命脉。并且随着航空公司规模的扩大、市场化程度的加深、航班产品的丰富，生产计划的地位将会愈发重要。航空公司因为自身特点，所以素来重视生产计划的编制工作，整个企业的正常运转都有赖于精确执行生产经营计划。
2.2 航班计划编制流程及相关业务规则
航班计划为后续生产经营计划的编制工作奠定了基础，是确保运输生产活动顺利开展并获得良好经济效益的前提条件。其编制工作必须在国家方针、政策的指导下进行，并依据民航总局的相关规定和市场需求以及公司的发展规划，结合航空公司的生产能力合理制定。需要秉持科学性、合理性、可行性、经济性等原则。
航班计划的编制工作需要多部门合作完成，一般由市场部的航班计划科主导，包括运行控制中心、飞行部、机务部、计财部等在内的航空公司其他部门参与配合。航空公司的航班计划一般在航班计划编制系统的帮助下完成，目前国外在这方面的技术较为领先，国内虽然起步较晚，但同样十分重视航班计划系统的作用并持续加大投入力度，引进国外较为成熟的系统，例如德国汉莎的NetLine/Sched系统等，同时也通过与软件开发企业或高校合作来定制适合本公司情况的航班计划系统。
3 基于机器学习的航班收益预测方法研究 ............................ 30
3.1 航班收益影响因素分析....................................... 30
3.1.1 内部影响因素 ...................................... 31
3.1.2 外部影响因素 ......................................... 35
4 航班计划优化编制模型及航班串生成算法研究 .......................... 55
4.1 问题定义 ..................................... 55
4.1.1 问题提出 ....................................... 55
4.1.2 决策变量分析 ................................... 56
5 结论 ...................................... 83
5.1 论文主要工作 .............................. 83
5.2 未来展望 .......................... 84
4 航班计划优化编制模型及航班串生成算法研究
4.1 问题定义
4.1.1 问题提出
如2.2节所述，正班航班计划的编制工作并不是在航季切换时完全重新开始的，而一般是对上一年度相同航季的航班计划的调整。对于收益较好并且依然资源齐备的航班多执行保留操作，对于收益欠佳或不再拥有资源的航班则进行调整或酌情取消。在航空公司所拥有的多种生产资源中，航班时刻是对航班计划的编制与航班经济效益影响较大的一种重要资源。自《民航航班时刻管理办法》颁布后，在航班时刻资源的分配过程中流程更加规范，航空公司也拥有了更多的选择空间。航空公司倾向于保留效益较好并且掌握历史优先权的时刻资源，因而一些时刻资源以及其上的航班在编制新航季的航班计划时得以保留；而其他航班的时刻则可以在被允许的一定范围内进行选择。由此便可能同时存在起飞时刻固定的航班、起飞时刻在一定范围内可选的航班两种，此时若想检查当前的一组航班时刻设置是否可行、预期收益如何是比较困难的。在协调确定某时刻资源时，如果存在时刻设置不合理的航班时刻，则有可能导致整个航班计划的不可行，而这是需要预先判断并避免的。在可行的前提下，一组航班时刻设置的预期收益也是航空公司重点关注的问题之一。航班时刻资源的协调结果应当是可行的前提下在收益或其他维度上尽量最优的，这需要特定工具的帮助。
5 结论
5.1 论文主要工作
本文着眼于航班计划优化编制工作，围绕多环节一体化编制过程中航班时刻不完全固定的情况下存在的问题展开研究，在分析业务需求的基础上实现了基于航班收益预测的航班计划优化编制模型与航班串生成算法。主要工作成果如下。
（1）分析了航班计划编制工作的业务需求。从航班计划定义入手，论证了航班计划的重要性，通过分析航班计划编制流程与相关业务规则，总结了可能对航班计划编制工作造成影响的各项因素，为后续工作提供了支撑。
（2）构建了适用于不同预测周期的收益预测模型。分析可能对航班收益造成影响的相关因素，包括航班自身信息、高铁竞争因素、航班历史收益等，在此基础上量化各影响因素以构建特征集，提出了在机器学习模型中表征航班历史收益数据的方法。使用Stacking集成学习方法建立航班收益预测模型，利用实际航班收益数据验证了预测模型的有效性，对比了在不同的预测周期下不同机器学习模型的表现效果，并探讨了模型的预测效果。
（3）构建了一种能够应对航班时刻不完全固定的场景的航班频率、时刻确定和机型指派一体化航班计划优化编制模型。分析了航班计划编制过程中时刻协调环节的业务需求，针对航班计划一体化编制过程中航班时刻不完全固定的情景，明确了问题范围，分析了优化编制的目标，在梳理了已知信息和各项约束条件后建立航班计划优化编制模型，该模型以航班计划总利润为最大化目标，一体化地解决航班班期、时刻与机型的优化决策工作。并利用某航空公司的真实航班计划数据验证了模型优化效果。结果表明优化模型及配套求解方法在优化效果及运行效率方面均具有可行性。
参考文献（略）