Olumsuz hava koşullarını dikkate alan uçuş çizelgeleme problemi için metasezgisel yaklaşımlar
Metaheuristic approaches to flight scheduling problem considering negative weather conditions
Yazar: EBRU ERDEM
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA AYDIN ; DOÇ. DR. BURAK ERKAYMAN
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Nüfusun artması, teknolojinin ilerlemesi, çalışma hayatının yoğunlaşması insanları zamanı verimli kullanmaya yönlendirmiştir. İnsanların zamanı verimli kullanma açısından faydalandığı en önemli ulaşım türü havayolu ulaşımıdır. Bu yüzden havayolu ulaşımına olan talep her geçen gün artmaktadır. Dolayısıyla havayolu şirketleri için yolcuların istek ve beklentilerini karşılamak ve havaalanında verilen hizmet kalitesini artırmak son derece önemlidir. Havayolu şirketleri bir yandan yolcuların isteklerini ve ihtiyaçlarını en ucuz ve hızlı yolla karşılamalı, bir yandan da zorlu rekabet şartlarında ayakta kalabilmek için verdiği hizmetlerin maliyetini düşürmeli ve etkinliğini artırmalıdır.
Havayolu trafiği performansını belirleyen en önemli faktörlerden biri, şirketlerin oluşturdukları tarifelerdir. Tarifeler yapılırken daha çok belirlenen güzergâha olan talep, hava araçlarının kullanılabilirliği, uçuş ekiplerinin elde edilebilirliği gibi parametreler kullanılmaktadır. Gidilecek güzergâhın, bilinen iklim şartları genellikle ihmal edilmektedir.
Bu tez çalışmasında; uçuş tarifelerinin yeniden hazırlanması işlemi olan uçuş çizelgeleme problemi çözülürken, hava koşulları dikkate alınarak uçuş gecikmesinin olabileceği ay, gün, saat saptanmıştır. Saptama işleminde, 1987-2018 tarihleri arasındaki 32 yıllık uçuş verileri temel alınmıştır. Bu kısıtların tespit edilebilmesi için, büyük veri teknolojilerinden olan Apache Spark kullanılmıştır. Elde edilen kısıtlar ile tarife optimize edilip, uçak sefer iptal ve gecikmelerinin olabildiğince önüne geçilmeye çalışılmıştır. Saptanan şans kısıtları optimizasyon gösterimine dahil edilmiştir. Yapılan deneyler sonucunda tarifenin optimize edilmesinde kullanılan metasezgisel algoritmalardan (üstsezgisel algoritmalar) benzetilmiş tavlamanın, genetik algoritma ve yapay arı koloni algoritmasına göre en optimum sonucu verdiği gözlemlenmiştir. Taranılan uzayın boyutu arttıkça, metasezgisel yaklaşımlar ile problemi çözmenin, klasik yöntem ile çözmeye göre zaman açısından sağladığı avantaj net olarak görülmüştür.

Abstract:
Population increase, advances in the technology, heavy workload of human beings have led people to use time more efficently. Transportation by air is the most important transport type that helps people to use their times efficiently. Therefore, demand for airline transportation is increasing day by day. It is extremely important for airline companies to meet the wishes and expectations of passengers and to improve the quality of service provided at the airports. Airline companies need to meet the demands and needs of the passengers at the cheapest and fastest way, on the other hand they should reduce the cost of their services and increase their efficiency in order to survive in challenging competition conditions.
One of the most important factors determining the performance of air traffic is the schedules the companies form. While arranging the schedules, the parameters such as the demand for the designated route, the availability of aircrafts and the availability of flight crews are used. The known climatic conditions of the route to be traveled are often neglected.
In this thesis;  while solving the flight scheduling problem, weather conditions are taken into account and possible month, day and hours for possible delays are determined. This process is based on 32-year flight data collected between 1987-2018. In order to determine these constraints, Apache Spark which is one of the big data technologies is used. With the constraints obtained, the schedule has been optimized and the flight cancellations and delays have been avoided as much as possible. The chance constraints identified are included in the optimization demonstration. As a result of the experiments, it has been observed that among the metaheuristic algorithms, simulated annealing gives the optimum results according to genetic algorithm and artificial bee colony algorithm. As the size of the scanned space increases, it is seen that the advantage of solving the problem with metaheuristic approaches compared to classical method is clear, in terms of time considerations.