Algoritmo GRASP para el problema de programación de tripulaciones de vuelo
La industria aérea se caracteriza por estar en constante expansión, incrementando el tamaño de su flota para cada vez abarcar mayor mercado. En este crecimiento, se ve afectada la complejidad y la magnitud de la programación de tripulaciones de vuelo, las cuales son uno de los mayores problemas de p...
- Autores:
-
Cifuentes Álvarez, Edgar Esteban
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/48430
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/48430
- Palabra clave:
- Aviadores
Líneas aéreas
Programación estocástica
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
Summary: | La industria aérea se caracteriza por estar en constante expansión, incrementando el tamaño de su flota para cada vez abarcar mayor mercado. En este crecimiento, se ve afectada la complejidad y la magnitud de la programación de tripulaciones de vuelo, las cuales son uno de los mayores problemas de planeación de la industria. Por esta razón, las compañías han invertido recursos para resolver este problema, y contratan software de proveedores externos a un alto costo. Se utilizan rigurosos modelos matemáticos y algoritmos para resolver este problema. Este artículo propone una metodología de solución para el Crew Pairing Problem (CPP) basada en la metaheurística GRASP y una variación de este aplicando una estrategia de filtrado. Se presentan resultados computacionales para instancias construidas a partir del itinerario comercial de una aerolínea colombiana de mediana escala. Se compara el desempeño entre los algoritmos propuestos y la operación histórica de este itinerario, además se analiza el beneficio de la estrategia del filtrado. Como trabajo futuro se propone crear un conjunto de instancias que estén disponibles al público en general para comparaciones justas |
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