“pre-CDM” models can still be adapt

“pre-CDM” models can still be adapted to the CDM environment, often with little modification. For example, one of the most critical problems in the planning of GDPs continues to be the deter mination of airport acceptance rates (AAR) for several hours into the future and in the presence of uncertainty about airport capacity and air traffic demand. The efficient stochastic integer program developed for this purpose by Ball et al. (2003) can be viewed as a direct descendant of the pre-CDM model proposed by Richetta and Odoni (1993)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

"ก่อนเมนู" รูปแบบยังสามารถดัดแปลงไปตามสิ่งแวดล้อม มักจะมีการปรับเปลี่ยนเล็กน้อย ตัวอย่าง ปัญหาสำคัญที่สุดในการวางแผนของ GDPs หนึ่งยังคงต้อง การ deter mination ของสนามบินยอมรับราคา (AAR) เวลาหลายชั่วโมง ในอนาคต และในต่อหน้า ของความไม่แน่นอนเกี่ยวกับสนามบินกำลังอากาศรับส่งข้อมูลความต้องการและ โปรแกรมเต็มประสิทธิภาพแบบเฟ้นสุ่มที่พัฒนาขึ้นสำหรับวัตถุประสงค์นี้โดยลูก et al. (2003) สามารถใช้เป็นหลานโดยตรงของรุ่นก่อนตามที่เสนอ โดย Richetta และ Odoni (1993)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

"ก่อน CDM" รุ่นยังสามารถปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อม CDM มักจะมีการปรับเปลี่ยนเล็กน้อย ตัวอย่างเช่นหนึ่งในปัญหาที่สำคัญที่สุดในการวางแผน GDPs ยังคงเป็นอุปสรรค mination ของอัตราการยอมรับสนามบิน (AAR) เป็นเวลาหลายชั่วโมงในอนาคตและในการปรากฏตัวของความไม่แน่นอนเกี่ยวกับความจุของสนามบินและความต้องการการจราจรทางอากาศ โปรแกรมจำนวนเต็มสุ่มที่มีประสิทธิภาพได้รับการพัฒนามาเพื่อการนี​​้โดยลูก et al, (2003) สามารถดูเป็นทายาทสายตรงของรูปแบบก่อน CDM เสนอโดย Richetta และ Odoni (1993)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

" ก่อนที่ " รุ่นยังสามารถปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่มักจะมีการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆน้อย ๆ ตัวอย่างเช่น หนึ่งในปัญหาที่สำคัญที่สุดในการวางแผนของ GDPS ยังคงเป็น mination ยับยั้งอัตราการยอมรับสนามบิน ( AAR ) เป็นเวลาหลายชั่วโมง ไปในอนาคต และในการแสดงตนของความไม่แน่นอนเกี่ยวกับสนามบินสุวรรณภูมิและความต้องการของการจราจรทางอากาศมีประสิทธิภาพสุ่มจำนวนเต็มโปรแกรมที่พัฒนาขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์นี้โดยบอล et al . ( 2003 ) สามารถดูได้เป็นทายาทสายตรงของรุ่นก่อนที่เสนอโดย richetta odoni ( 2536 ) และ