Uçak iniş operasyonları için meta sezgisel yaklaşımlar kullanarak onlıne çizelgeleme uygulaması çalışması
Online scheduling using metaheuristics approaches with applications for aircraft landing operations
Yazar: GÜLNAR ÇALIŞKAN
Danışman: PROF. DR. MEHMET MUTLU YENİSEY
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Havaalanlarının dinamik doğası nedeniyle, yeni ve dinamik trafik olaylarının yeniden planlanması için hesaplama açısından etkili ve uygun olan çizelgeleme algoritmaları geliştirmeye ihtiyaç vardır.
Literatüre göre, uçak çizelgeleme problemleri (ASP) neredeyse herzaman statik durum için ele alınmıştır. Bu çalışma, özellikle dinamik durum için tek pistte uçak iniş problemini çözmek için 4 algoritma önermektedir. Uçak iniş problemini çözmek için 4 meta-sezgisel algoritma (Tabu Arama, Tavlama Benzetimi, Genetik Algoritma ve Karınca Kolonisi Optimizasyonu)  özgün, seviye1 (L1) ve seviye 2 (L2) optimizasyonları kullanılarak hibrid algoritma haline getirilmiştir. Çalışmada uçak çizelgeleme probleminin esas amacı, iniş ve kalkış süresi boyunca hedef sürelerden toplam sapma maliyetinin en aza indirilmesidir. Önerilen çözüm yaklaşımının sayısal değerlendirmesi için OR kütüphanesinin test örnekleri kullanılmıştır. Problem, sıralama ve zaman ataması olarak iki kısma ayrılmıştır. Zaman atama fonksiyonu, zaman değerlerinin atanmadığı uçaklar için operasyon süresini atar. Zaman atama fonksiyonu ayrıca L1 ve L2 optimizasyon işlemleri kullanılarak yapılan optimizasyon sürecini de içerir. Algoritmaların çözümleri optimum karışık tamsayı çözümleri ve Beasley'in elde ettiği sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Performansları, uçak sıralamalarının ceza maliyetleri açısından değerlendirilmiştir. Problem, uçak çizelgeleme problemi için uygun çözümler üretebilen C programlama diline uygulanmıştır. Sorunun çözümü, uçak çizelgeleme problemlerinin hem statik hem de dinamik durumu için kullanılabilir. Statik ve dinamik durum sonuçları Beasley'in makalelerinin uçak iniş çizelgeleme problemleri (ALS) için statik durum sonuçları ile karşılaştırılmıştır.
Çalışmanın genel sonuçları, küçük veri setleri için büyük çoğunlukla optimum sonuçlara ulaşıldığını göstermiştir. Büyük veri setleri için ise bilinen en iyi çözüm sonuçları (Z-best) ya da bilinen en iyi çözüme yakın sonuçlar elde edilmiştir. Parametre ayarına devam edilerek büyük veri setleri için perfomanslar daha da iyileştirilebilir. Küçük test problemlerinde, önerilen optimize edilmiş algoritmalar dinamik durumda çalıştırılsa dahi neredeyse herzaman Beasley'in statik durumda elde ettiği sonuçlardan daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.

Abstract:
Due to the dynamic nature of the airports there is a need to develop scheduling algorithms that are computationally effective and proper for replanning new and dynamic traffic events occur. 
According to the literature, airplane scheduling problems (ASP) are almost always considered for the static case. This study proposes 4 algorithms to solve aircraft landing problem on single runway for especially dynamic case. To solve the aircraft landing problem, 4 metaheuristic algorithms (Tabu Search, Simulated Annealing, Genetic Algorithm and Ant Colony Optimization) have been turned into a hybrid algorithm by using unique level1 (L1) and level 2 (L2) optimizations.
The main objective of the aircraft scheduling problem in this paper is the minimization of deviations' total cost from the target times during landing and take-off time. For the numerical evaluation of the proposed solution approach, the OR library's test instances are used. The problem is divided in two parts as sequencing and time assignment. The time assignment function assigns operation time for the aircraft in which the time values are not assigned. Time assignment function also includes optimization process which is done by using L1 and L2 optimization operations. The solutions of the algorithms are compared with the optimum mix integer solutions and Beasley's results. Their performances are evaluated in terms of penalty cost of aircraft sequencing. The problem implemented in C programming language which can be used to calculate feasible solutions for the aircraft scheduling problems. The solution of the problem can be used for both static and dynamic cases of the aircraft scheduling problems. The static and dynamic case results are compared with Beasley's papers' static case results for the aircraft landing scheduling problem (ALS). 
The overall results of the study indicate that optimum results have been mostly achieved for small data sets. The best known (Z-best) solution results or nearly the best known results are obtained for large data sets. Performances can be further improved for large data sets by continuing the parameter setting. Even if the proposed optimized algorithms are run in dynamic case, they almost always have better results than Beasley's results in static case for small data sets.