客舱人员自动排班方法
文献发布时间:2023-06-19 10:29:05
技术领域
本发明属于运筹学算法技术领域,尤其涉及客舱人员自动排班方法。
背景技术
航空公司获取了航班时刻表后,需要对客舱人员的飞行任务进行编排。目前都是依赖于人工编排,但人员资源并不标准,每个人具有的资质、前序执飞任务都不一样,再考虑到局方的疲劳度管理政策,以及各家航司自定的人员飞行均衡政策,当航班规模量比较大时,人工无法计算出一个合理且较优的解,从而丧失宝贵的利润空间。客舱人员自动排班系统利用运筹学算法帮助航空公司编排出可执行的、高效的、均衡的人员飞行计划。此外,人员排班这个动作在航空公司内部发生的频率极高,该系统能够较为长期的发挥应有的作用,产生较高的投入产出回报。
发明内容
本发明提供客舱人员自动排班方法,旨在利用运筹学算法帮助航空公司编排出可执行的、高效的、均衡的人员飞行计划。
本发明是这样实现的,客舱人员自动排班方法,包括以下步骤:
S1、建立大型混合整数规划模型,建立未来的航班连线;
S2、向所述大型混合整数规划模型输入基础数据和所述航班连线;
S3、优化所述大型混合整数规划模型的目标成本求解精度;
S4、输出排班结果。
优选的,步骤S1中,所述大型混合整数规划模型的主要决策变量为二元变量,表示某个航段是否在连线中被使用,一个航段在所有连线的集合中,只可被使用一次。
优选的,步骤S2中,所述大型混合整数规划模型的主要决策变量为二元变量,表示某人员是否执飞某组航班连线。
优选的,所述基础数据包括:
过去、现在与未来的航班计划,其包括执飞航班与备份航班;航班信息包括计划起降时刻和实际起降地点与时刻、机型、机号等信息;
待排班人员的资质信息,其包括但不限于语言、近期经历、合格证、护照签证、业务等级等信息;
待排班人员的飞时限制、过往考勤信息,其包括但不限于航班、备份、值勤、休假等信息;
优化范围限制,其包括可指定对某些机型或者某些执管单位的调整。
优选的,所述基础数据包括:限制规则,其包括但不限于局方合规要求,以及航司自定的合规要求。
优选的,所述基础数据包括:
求解目标,其包括航班覆盖率最大化,留宿、搭机等成本最小化,人员飞时均衡。
优选的,所述基础数据包括:
过夜站点限制;
换飞机站点限制。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明的客舱人员自动排班方法,通过针对人工编排机组排班计划中的缺陷,即传统航班计划编排只能依赖人工经验无法计算全局最优结果,本发明提供了一种基于运筹学算法的机组人员排班系统,并将求解分为了连线与排班两步,其具有大规模数据快速计算、提供定量化全局最优解的人员排班方案,提高了人员排班的效率和经济效益。
附图说明
图1为本发明的时空网络示意图。
图2为本发明的计算流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
请参阅图2,本发明提供一种技术方案:客舱人员自动排班方法,包括以下步骤:
S1、通过建立大型混合整数规划模型,建立未来航班的连线,主要决策变量为二元变量,表示某个航段是否组在连线中。
S2、再次通过大型混合整数规划模型,计算未来航班计划的最优人员排班计划,主要决策变量为二元变量,表示某人员是否执飞某组航班连线。
求解主要通过商用求解器(如Gurobi、Cplex)实现。
输入基础数据:
①过去、现在与未来的航班计划,包括执飞航班与备份航班。航班信息包括计划起降时刻和实际起降地点与时刻、机型、机号等信息;
②待排班人员的资质信息,包括但不限于语言、近期经历、合格证、护照签证、业务等级等信息;
③待排班人员的飞时限制、前序考勤信息,包括但不限于航班、备份、值勤、休假等信息;
④限制规则,包括但不限于局方合规要求,以及航司自定的合规要求;
⑤求解目标,包括但不限于,航班覆盖率最大化,留宿、搭机等成本最小化,人员飞时均衡等;
⑥过夜站点限制;
⑦换飞机站点限制;
⑧优化范围限制(可指定对某些机型或者某些执管单位的调整)。
S3、优化大型混合整数规划模型的目标成本求解精度。
S4、输出排班结果:
①优化之后的航班连线,包含:连线中包括哪几段航班,其中哪几段是置位航班,哪几段是执飞航班,航班之间的休息时间,连线之后的休息时间,未组成连线的航班等。
②优化之后的排班计划,包含:人员排班上了哪些连线,在连线上分别担任什么岗位,人员在航班连线与其他值勤期任务之间的休息时间等。
其中,上述数学模型和算法具体为:
结合航班计划,如图1所示,我们建立时空网络,图中水平线表示一个机场,同一个机场的节点表示一个航班降落或者起飞;虚线表示一个航班,箭头起点表示起飞的机场和起飞时间,终点表示到达机场和到达时间;需要特别说明的是,在我们的时空网络中,我们也包括了原始航班的调整航班,如图中,我们对7:20从SHA起飞到PEK的航班提供了另一个备选方案,即7:30起飞9:30降落,即图中第一条航班连线平行的连线。在本次POC中,我们通过调整起飞时间或者飞行时间创建了大量的调整航班,以此增加航班设计中的调整空间,确保在新增航班的同时,取消尽可能少的航班。在时空网络中,同一个机场的不同节点之间能否相连取决于机场对于不同机型的过站时间要求,这一点在时空网络构建的过程中考虑。
在时空网络的基础上,定义如下参数:
a
r
b
F
f
定义决策变量如下:
x
y
设计MILP如下:
目标函数表示边际贡献之和的最大化。第一类约束表示每个机场各个时刻数不超过限制。第二类约束表示时空网络中各个节点的流平衡;第三类约束为在统计时点t
利用Gurobi求解网上述优化模型之后,我们得到时空网络中哪些航线copy会被飞,以及执飞的机型;在此基础上,我们可以比较容易地确定各个机型下每架飞机需要飞的航班,得到飞机的连线。
另外,在排班过程中还包括规则引擎的作用:
1.1、未来的乘务排班系统需要全面支持R5规范的实施。R5规范如下:
第121.491条客舱乘务员的飞行值勤期限制:
(a)当按照本规则第121.391条规定的最低数量配备客舱乘务员时,客舱乘务员的飞行值勤期不得超过14小时。
(b)在按照本规则第121.391条规定的最低数量配备上增加客舱乘务员人数时,客舱乘务员的飞行值勤期限制和休息要求应当符合如下规定,增加1名客舱乘务员,飞行值勤期不得超过16小时;增加2名客舱乘务员,飞行值勤期不得超过18小时;增加3名或者3名以上客舱乘务员,飞行值勤期不得超过20小时;
(c)发生意外运行情况下飞行值勤期的延长:
(1)合格证持有人可以将本条(a)或(b)款规定的值勤期限制延长2小时或延长至可以将飞机安全地降落在下一个目的地机场或备降机场;
(2)将本条(a)或(b)款规定值勤期限延长30分钟以上的情况只可在获得本规则第121.495条(b)款规定的休息期之前发生一次。
第121.493条客舱乘务员的累积飞行时间、值勤时间限制
(a)本条所规定的限制包括客舱乘务员在适当时期内代表合格证持有人所执行的所有飞行。
(b)合格证持有人不得为客舱乘务员安排,客舱乘务员也不得接受超出以下规定限制的累积飞行时间:
(1)任一日历月,100小时的飞行时间;
(2)任一日历年,1100小时的飞行时间。
(c)合格证持有人不得为客舱乘务员安排,客舱乘务员也不得接受超出以下规定的累积飞行值勤时间限制:
(1)任何连续7个日历日,70小时的飞行值勤期;
(2)任一日历月,230小时的飞行值勤期。
(d)客舱乘务员在飞机上履行安全保卫职责的时间应当计入客舱乘务员的飞行和值勤时间。
第121.495条机组成员休息时间的附加要求
(a)合格证持有人不得在机组成员规定的休息期内为其安排任何工作,该机组成员也不得接受合格证持有人的任何工作。
(b)任一机组成员在实施按本规则运行的飞行任务或主备份前的144小时内,合格证持有人应为其安排一个至少连续48小时的休息期。
(c)如果飞行值勤期的终止地点所在时区与机组成员的基地所在时区之间有6个或者6个小时以上的时差,则当机组成员回到基地以后,合格证持有人必须为其安排一个至少48个连续小时的休息期。这一休息期应当在机组成员进入下一值勤期之前安排。本条款所述基地是指合格证持有人确定的机组成员驻地并接受排班的地方。
(d)除非机组成员在前一个飞行值勤期结束后至下一个飞行值勤期开始前,获得了至少连续10个小时的休息期,任何合格证持有人不得安排,且任何机组成员也不得接受任何飞行值勤任务。
(e)当合格证持有人为机组成员安排了其他值勤任务时,该任务时间可以计入飞行值勤期。当不计入飞行值勤期时,在飞行值勤期开始前应当为其安排至少10个小时的休息期。
1.2、规则引擎参数可配置化
自动化排班除了要满足局方的相应强制性规则之外,还要求系统支持航司大量的个性化规则的需求。
航司个性化需求将实现参数的可配置化,在满足局方相应规则的前提下,针对不同的场景,为个性化需求设置灵活的客制化参数及开关,满足用户在各种情况下的排班需求。
例如:是否航班加密、最小休息间隔的调整等等。
1.3、自动排班算法模型考虑任务环对各个岗级的人数要求
各航司不同任务对各个岗级的派遣标准及人数有着不同的要求,未来新的自动排班算法模型中会对不同任务环的岗级任务要求进行配置,以保证排班的准确性。
例如:某航班要求需上两名头等舱乘务员,则在自动排班系统中,会对该航班进行特殊设置,自动排上2名头等舱乘务员,而不会只排1名头等舱乘务员。这些配置要求会被写入规则库中,保证航班的准确执行。
同时,需要考虑允许降级排班的情况。
例如:某航班要求需上一名头等舱乘务员,两名普通舱乘务员。当允许降级排班时,头等舱人员可以降级充当普通舱乘务员,这样就可以自动排上两名头等乘务员,一名普通舱乘务员。
1.4、自动排班算法模型考虑人员机型资格资质
不同的航班对乘务员的机型资格及岗位资质有着不同的要求,而每个乘务员的机型资格和资质也因人而异。
例如:某乘务员只具备空客320及波音737相应资格,在运行排班计划时,空客330的航班不允许该乘务员排上相应机型航班。
为了保证航班编排的准确性,系统在模型中将考虑不同机型下、不同航班的对应人员资格资质情况进行航班编排,并保证在规则校验时的准确性。
1.5、自动排班算法模型考虑人员机场限制
在航司的个性化需求中,涉及到针对某个或某些人的执飞机场的限制。
一种典型情形:某乘务员的积分低到一定程度时,将取消该乘务员执行洲际福利航班,但是保留一些体验较差的国际航班的飞行资格。这种情况下,既不能取消该乘务员的国际资格,又不能将其国际护照置为无效。
在这种情况下,全新的排班系统可对乘务员适用执飞的机场进行配置,从而实现乘务员的机场限制管理。
1.6、自动排班算法模型考虑人员护照、签证限制
目前各航司的人员护照、签证的校验工作仍处于人工检查的阶段。
新的排班系统将对人员的护照种类和签证的限制进行自动化校验,并且在排班结果上要完全符合人员护照及签证的限制。
例如:东南亚短途航班和洲际航班的护照和签证要求就完全不同。不同的护照和签证种类,分别对应不同的航班计划。如果在人员护照和签证上面出了问题,不但会带来航班延误的风险,也会对外事方面造成恶劣影响。
需要进行检查和满足的规则内容如下:
(a)安排国际航线的乘务员是否具备有效护照和该次航线境外目的地的有效签证;
(b)任务结束时,护照和签证是否仍在有效期内;
(c)需适用部分机场健康证检查,是否持有有效的出入境健康证件。
1.7、自动排班算法模型适应空保排班需求
空中保卫员的相应运行执行规则在局方制定的法规中是和客舱乘务员相同的,具体规则同R4及R5相关规则。新的排班系统完全可以支持空中保卫员的排班需求。
1.8、自动排班算法模型考虑人员年飞月飞时间均衡性要求
针对各层级的乘务员的月飞、年飞小时要求,在自动算法中加入对月飞年飞的相应参数设置,达到相应的均衡性要求。
同时对特殊人员进行特殊设置。例如:“幸福妈妈”的每月飞行小时数比普通乘务员低。
1.9、自动排班算法模型考虑人员航班均衡性要求
针对特殊机场执行的平衡程度较高的要求,在自动算法中加入对某些特殊航班执飞密度的参数设置,达到相应的均衡性要求。
例如考虑下面的均衡性参数配置:
(a)特殊航班均衡。
(b)敏感航班均衡。
(c)同一航班间隔。
(d)周期内时间均衡。
(e)目的地次数均衡。
(f)国内过夜天数均衡。
(g)国际过夜天数均衡。
(h)国际航班次数均衡。
(i)早航班次数均衡。
(j)晚航班次数均衡。
(k)备份次数均衡。
1.10、提供排班校验规则
新的排班系统将建设完善的排班规则校验库。随着中国民航业和各航司公司的发展需要,该规则校验库将设置灵活的规则修改接口,具备较高的规则修改权限。
规则校验库可实现与手动排班、换班等排版班类的功能行对接,在整个客舱排班业务体系内实现规则库校验的统一行,全面保障各航司排班工作的顺利进行。
校验规则包括但不限于:
静态规则:
(a)体检合格证校验。
(b)应急生存复训合格证校验。
(c)一天一个任务校验。
(d)体检合格证校验。
(e)可飞机型校验。
(f)受限机场校验。
(g)护照签证校验。
(h)考勤冲突校验。
(i)可飞基地校验。
(j)任务连接校验。
(k)年度复训合格校验。
动态规则:
(a)月备份次数校验(每月不超过设定次数)。
(b)周备份次数校验(每周不超过设定次数)。
(c)过夜天数校验(每周不超过设定天数)。
(d)新乘数量超限校验(每周不超过设定人数)。
(e)七个连续日历日飞行小时(不超过设定小时数)。
(f)月飞行小时校验(不超过设定小时数)。
(g)年飞行小时硝烟(不超过设定小时数)。
(h)执勤期间隔校验(不少于设定小时数)。
(i)连续飞行天数校验(不多于设定天数)。
(j)7个连续日历日内连续休息小时检验(不少于设定小时数)。
(k)一周同一航班次数校验(每周不超过设定次数)。
上述每一条校验规则都可单独设置是否生效,以及对哪个级别的乘务员生效。
针对客舱人员人工排班中的缺陷,即传统上客舱人员排班只能依赖人工经验无法计算全局最优结果,本发明提供了一种分基于运筹学算法的客舱人员自动排班系统,其具有大规模数据快速计算、提供定量化全局最优解的航班调整方案,提高了客舱人员排班的效率和经济效益。
系统核心是通过建立大型的混合整数规划模型,在现有的航班任务与客舱人员下,在规则允许范围内寻找航班与航班的组合,以及人员与航班连线的组合,以确保最后求出的解在经济性上最优,且完全合规。航班连线求解给出的航班连线符合航段时间、过站时间、资质要求、过夜站点、机场运规、航线运规、换飞机站点等限制的要求。航班连线求解给出的客舱人员排班计划包括了所有待执飞航班,并为这些航班安排了合适的客舱人员,以达到人员利用率高、成本低、人员飞时均衡等目标。
本发明的有益效果:与客舱人员人工排班计划相比,一方面本发明的客舱人员排班方法能够避免人工决策无法定量化,无法寻找到客舱人员排班最优解的情况发生,其有利于全局和大规模数据求解,提高了客舱人员排班的精准性和经济性;另一方面本发明的算法模型,具有计算效率高的优点,也大大缩减了客舱人员排班的时间,使得客舱人员排班更加快速和高效,快速满足该业务高频多发的情景。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
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