The most advanced OR work on aviati

The most advanced OR work on aviation infrastructure to date is undoubtedly associated with air trafﬁc ﬂow management (ATFM). ATFM took on major importance in the United States and Europe during the 1980s, when rapid trafﬁc growth made it necessary to adopt a more strategic perspective on ATM. Rather than addressing congestion through local measures (e.g., by holding arriving aircraft in the airspace near delay-prone airports) the goal of ATFM is to prevent local system overloading by dynamically adjusting the ﬂows of aircraft on a national or regional basis. It develops ﬂow plans that attempt to dynamically match trafﬁc demand with available capacity over longer time horizons, typically extending from 3–12 hours in the future. The prototypical application of ATFM is in ground holding, i.e., in intentionally delaying an aircraft’s takeoff for a speciﬁed amount of time to avoid airborne delays and excessive controller workload later on. Other ATFM tactics include rerouting of aircraft and metering (controlling the rate) of trafﬁc ﬂows through speciﬁed spatial boundaries in airspace. An important difference in the nature of the ATFM problem in the United States and in Europe should also be noted. In the United States, ATFM is primarily driven by airport capacity constraints, whereas in Europe en route airspace acts as the principal “bottleneck.” Europe’s Central Flow Management Unit, located in Brussels, currently determines (heuristically) ground delays to ensure that no en route sector capacity constraints are violated. This difference may, however, become moot in the near future due to continuing progress in increasing en route airspace capacity in Europe. OR model development related to ATFM can be viewed as going through two distinct stages. The ﬁrst stage involved problem deﬁnition and development of large-scale mathematical optimization models of an aggregate scope. Attwool (1977) was the ﬁrst to cast ATFM issues in mathematical terms, whileOdoni’s (1987) detailed description of the singleairport ground holding problem (GHP) as a dynamic and stochastic optimization problem stimulated much of the subsequent work. Important advances in modeling and solving the GHP are marked by the stochastic programming models of Richetta and Odoni (1993), the extension to a multiairport setting by Vranas et al. (1994), and the inclusion of en route constraints and rerouting options by Bertsimas and Stock (1998). Many other interesting papers on various aspects of optimizing ATFM and GHP appeared in the 1990s. Good reviews of the literature and of computational results can be found in Andreatta et al. (1993) and Hoffman and Ball (2000). The one common characteristic of the models developed in this ﬁrst stage is the implicit assumption of a single decision-making authority attempting to optimize a “global” objective function: The providers of ATFM services (e.g., the FAA in the United States, Eurocontrol in Europe) are responsible for the allocation of ground holding delays among individual ﬂights and/or for the rerouting, if necessary, of ﬂights. The objective is to optimize in the aggregate, e.g., by minimizing the overall direct operating costs associated with ground holding and rerouting decisions, summed over all airlines and aircraft. This, however, is an operating philosophy that airlines strongly disagree with. They correctly argue that only individual airlines have the information necessary to make decisions on what is best for their own ﬂights. As an obvious example, airline A, faced with a period of delays at a given congested airport, may assign very high priority to the timely arrival of one of its ﬂights, X, because that ﬂight may be carrying many business-class passengers who will be connecting to other ﬂights or because it carries crews for subsequent ﬂights departing from that airport. The assignment of priority to ﬂight X has, in fact, little to do with direct operating costs of aircraft and is based on the business model of airline A and on information that only A possesses. In response to such airline concerns, as well as to various complaints about the limitations of the ATFM system during the 1980s and 1990s, the FAA has been engaged for the past 10 years in developing the Collaborative Decision-Making (CDM) Program. After an
initial planning period of about ﬁve years, CDM was ﬁelded for the ﬁrst time in 1998 in connection with the FAA’s Ground Delay Programs (GDPs), which go into effect whenever long air trafﬁc delays are anticipated at an airport due to poor weather or other reasons, thus often necessitating ground holding. CDM marks a truly fundamental innovation in the ATM system, possibly the most important one in at least 30 years. The three main elements on which it is based are: (a) a dedicated data communications network (“CDMnet”), which facilitates the continuous exchange of information between the FAA and the airlines (plus any other CDM participants) about the current and near-future states of the ATM system; (b) the use of a common database and a common set of software tools by all CDM participants; and (c) the partial decentralization of decision making. With respect to (c), it is the FAA’s responsibility to forecast the capacity that will be available at each part of the ATM system during the relevant time horizon, as well as to allocate this capacity among the individual airlines and the other ATM system users. And it is the responsibility of each individual airline to decide how it will use its allocated share of capacity at each part of the system. This is a somewhat simplistic description of what, in practice, is a complicated process that employs several types of distributed decision-making techniques, such as rationing by schedule (RBS) and schedule compression—see Wambsganss (1996) and Vossen et al. (2003) for details. The driver for the adoption and implementation of the CDM concept was a small, OR-minded team in the FAA, the U.S. Department of Transportation, and especially the Metron Corporation (Chang et al. 2001). The CDM Program has already led to major reductions in delays and missed connections for air travelers and to documented savings of hundreds of millions of dollars in airline operating costs. ATFMrelated OR research has concurrently shifted away from large-scale, aggregate optimization models and toward “real-time” decision support tools that assist air trafﬁc managers in the FAA and Airline Operations Centers in taking maximum advantage of the massive, up-to-date information base that CDM has made available. It is important to note, however, that many of the ideas and formulations developed in the
“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 determination 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).

The most advanced OR work on aviation infrastructure to date is undoubtedly associated with air trafﬁc ﬂow management (ATFM). ATFM took on major importance in the United States and Europe during the 1980s, when rapid trafﬁc growth made it necessary to adopt a more strategic perspective on ATM. Rather than addressing congestion through local measures (e.g., by holding arriving aircraft in the airspace near delay-prone airports) the goal of ATFM is to prevent local system overloading by dynamically adjusting the ﬂows of aircraft on a national or regional basis. It develops ﬂow plans that attempt to dynamically match trafﬁc demand with available capacity over longer time horizons, typically extending from 3–12 hours in the future. The prototypical application of ATFM is in ground holding, i.e., in intentionally delaying an aircraft’s takeoff for a speciﬁed amount of time to avoid airborne delays and excessive controller workload later on. Other ATFM tactics include rerouting of aircraft and metering (controlling the rate) of trafﬁc ﬂows through speciﬁed spatial boundaries in airspace. An important difference in the nature of the ATFM problem in the United States and in Europe should also be noted. In the United States, ATFM is primarily driven by airport capacity constraints, whereas in Europe en route airspace acts as the principal “bottleneck.” Europe’s Central Flow Management Unit, located in Brussels, currently determines (heuristically) ground delays to ensure that no en route sector capacity constraints are violated. This difference may, however, become moot in the near future due to continuing progress in increasing en route airspace capacity in Europe. OR model development related to ATFM can be viewed as going through two distinct stages. The ﬁrst stage involved problem deﬁnition and development of large-scale mathematical optimization models of an aggregate scope. Attwool (1977) was the ﬁrst to cast ATFM issues in mathematical terms, whileOdoni’s (1987) detailed description of the singleairport ground holding problem (GHP) as a dynamic and stochastic optimization problem stimulated much of the subsequent work. Important advances in modeling and solving the GHP are marked by the stochastic programming models of Richetta and Odoni (1993), the extension to a multiairport setting by Vranas et al. (1994), and the inclusion of en route constraints and rerouting options by Bertsimas and Stock (1998). Many other interesting papers on various aspects of optimizing ATFM and GHP appeared in the 1990s. Good reviews of the literature and of computational results can be found in Andreatta et al. (1993) and Hoffman and Ball (2000). The one common characteristic of the models developed in this ﬁrst stage is the implicit assumption of a single decision-making authority attempting to optimize a “global” objective function: The providers of ATFM services (e.g., the FAA in the United States, Eurocontrol in Europe) are responsible for the allocation of ground holding delays among individual ﬂights and/or for the rerouting, if necessary, of ﬂights. The objective is to optimize in the aggregate, e.g., by minimizing the overall direct operating costs associated with ground holding and rerouting decisions, summed over all airlines and aircraft. This, however, is an operating philosophy that airlines strongly disagree with. They correctly argue that only individual airlines have the information necessary to make decisions on what is best for their own ﬂights. As an obvious example, airline A, faced with a period of delays at a given congested airport, may assign very high priority to the timely arrival of one of its ﬂights, X, because that ﬂight may be carrying many business-class passengers who will be connecting to other ﬂights or because it carries crews for subsequent ﬂights departing from that airport. The assignment of priority to ﬂight X has, in fact, little to do with direct operating costs of aircraft and is based on the business model of airline A and on information that only A possesses. In response to such airline concerns, as well as to various complaints about the limitations of the ATFM system during the 1980s and 1990s, the FAA has been engaged for the past 10 years in developing the Collaborative Decision-Making (CDM) Program. After an
initial planning period of about ﬁve years, CDM was ﬁelded for the ﬁrst time in 1998 in connection with the FAA’s Ground Delay Programs (GDPs), which go into effect whenever long air trafﬁc delays are anticipated at an airport due to poor weather or other reasons, thus often necessitating ground holding. CDM marks a truly fundamental innovation in the ATM system, possibly the most important one in at least 30 years. The three main elements on which it is based are: (a) a dedicated data communications network (“CDMnet”), which facilitates the continuous exchange of information between the FAA and the airlines (plus any other CDM participants) about the current and near-future states of the ATM system; (b) the use of a common database and a common set of software tools by all CDM participants; and (c) the partial decentralization of decision making. With respect to (c), it is the FAA’s responsibility to forecast the capacity that will be available at each part of the ATM system during the relevant time horizon, as well as to allocate this capacity among the individual airlines and the other ATM system users. And it is the responsibility of each individual airline to decide how it will use its allocated share of capacity at each part of the system. This is a somewhat simplistic description of what, in practice, is a complicated process that employs several types of distributed decision-making techniques, such as rationing by schedule (RBS) and schedule compression—see Wambsganss (1996) and Vossen et al. (2003) for details. The driver for the adoption and implementation of the CDM concept was a small, OR-minded team in the FAA, the U.S. Department of Transportation, and especially the Metron Corporation (Chang et al. 2001). The CDM Program has already led to major reductions in delays and missed connections for air travelers and to documented savings of hundreds of millions of dollars in airline operating costs. ATFMrelated OR research has concurrently shifted away from large-scale, aggregate optimization models and toward “real-time” decision support tools that assist air trafﬁc managers in the FAA and Airline Operations Centers in taking maximum advantage of the massive, up-to-date information base that CDM has made available. It is important to note, however, that many of the ideas and formulations developed in the 
“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 determination 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).

0/5000

จาก: -

เป็น: -

ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]

คัดลอก!

การทำงานหรือขั้นสูงสุดในโครงสร้างพื้นฐานการบินวันที่จะไม่ต้องสงสัยเกี่ยวข้องกับการจัดการอากาศ trafﬁc ﬂow (ATFM) ATFM เอาบนความสำคัญหลักในสหรัฐอเมริกา และยุโรปในช่วงทศวรรษ 1980 เมื่อเจริญเติบโตอย่างรวดเร็ว trafﬁc ทำให้มันจำเป็นต้องใช้มุมมองเชิงกลยุทธ์มากขึ้นในหลาย Rather กว่าแก้ปัญหาแออัดผ่านมาตรการภายใน (เช่น โดยถือเดินทางเข้ามาบินใน airspace ใกล้สนามบินความล่าช้ามัก) เป้าหมายของ ATFM คือเพื่อ ป้องกันระบบภายในเครื่องมากเกินไป โดยการปรับแบบไดนามิก ﬂows ของเครื่องบินในประเทศ หรือภูมิภาค ได้พัฒนาแผน ﬂow ที่พยายามจะไหวตรงกับความต้องการ trafﬁc ผลิตกว่าฮอลิซันส์เวลาอีกต่อไป โดยทั่วไปขยายจาก 3-12 ชั่วโมงในอนาคต แอพลิเคชัน prototypical ของ ATFM อยู่ในดินโฮลดิ้ง เช่น ตั้งใจล่าช้าของเที่ยวบินสนามบิน speciﬁed เวลาที่เพื่อหลีกเลี่ยงความล่าช้าทางอากาศและงานควบคุมมากเกินไปในภายหลัง กลยุทธ์อื่น ๆ ATFM รวม rerouting ของอากาศยาน และการวัดแสง (ควบคุมอัตรา) ของ ﬂows trafﬁc ผ่าน speciﬁed ขอบเขตพื้นที่ใน airspace นอกจากนี้ควรบันทึกความแตกต่างในลักษณะของปัญหา ATFM ในสหรัฐอเมริกา และ ในยุโรป ในสหรัฐอเมริกา ATFM เป็นหลักขับเคลื่อน ด้วยข้อจำกัดของความจุสนามบิน ในขณะที่ในยุโรป airspace เส้นทำหน้าที่เป็นหลัก "ขวด" ยุโรปกลางไหลจัดการอยู่ บรัสเซลส์ ปัจจุบันกำหนด (สำนึก) ความล่าช้าของพื้นดินเพื่อให้แน่ใจว่า ข้อจำกัดกำลังการผลิตภาคเส้นไม่เป็นละเมิด ความแตกต่างนี้ อย่างไรก็ตาม อาจ moot ในอนาคตอันใกล้เนื่องจากความก้าวหน้าในการเพิ่มความจุ airspace เส้นในยุโรปต่อไป พัฒนารูปแบบหรือที่เกี่ยวข้องกับ ATFM สามารถใช้เป็นผ่านสองขั้นตอนแตกต่างกัน ขั้น ﬁrst เกี่ยวข้อง deﬁnition ปัญหาและการพัฒนาแบบจำลองคณิตศาสตร์ปรับขนาดใหญ่มีขอบเขตรวม Attwool (1977) ได้ ﬁrst หล่อ ATFM ปัญหาในทางคณิตศาสตร์ ของ whileOdoni (1987) อธิบายโดยละเอียดของปัญหาถือดิน singleairport (GHP) เป็นปัญหาแบบไดนามิก และแบบเฟ้นสุ่มเพิ่มประสิทธิภาพขาวกระตุ้นมากงานต่อ ๆ ไป สำคัญความก้าวหน้าในการสร้างโมเดล และการแก้ไข GHP มีเครื่องหมายรูปเขียนแบบสโทแคสติก Richetta และ Odoni (1993), ส่วนขยายการตั้งค่า multiairport โดย Vranas et al. (1994), และตัวเลือกการรวมของข้อจำกัดของเส้นและ rerouting Bertsimas และหุ้น (1998) ปรากฏในเอกสารอื่น ๆ ที่น่าสนใจในแง่มุมต่าง ๆ ของการเพิ่มประสิทธิภาพ ATFM และ GHP ในปี 1990 รีวิวดีจากวรรณคดี และผลการคำนวณที่สามารถพบได้ใน Andreatta et al. (1993) และแมน และลูก (2000) หนึ่งลักษณะทั่วไปของรูปแบบพัฒนาในระยะนี้ ﬁrst คืออัสสัมชัญนัยของหน่วยตัดสินใจเดียวพยายามเพิ่มประสิทธิภาพฟังก์ชันวัตถุประสงค์ "สากล": ผู้ให้บริการ ATFM (เช่น ในฟ้าในสหรัฐอเมริกา Eurocontrol ในยุโรป) มีหน้าที่ในการปันส่วนของดินที่เก็บความล่าช้า ในแต่ละ ﬂights และ/หรือ rerouting ถ้าจำเป็น ของ ﬂights วัตถุประสงค์เพื่อ เพิ่มประสิทธิภาพใน aggregate เช่น โดยการลดต้นทุนดำเนินงานโดยตรงทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับดินโฮลดิ้ง และ rerouting ตัดสินใจ รวมทุกสายการบินและเครื่องบิน อย่างไรก็ตาม นี้ คือปรัชญาการทำงานที่สายการบินขอไม่เห็นด้วยกับ พวกเขาถูกโต้เถียงว่า เฉพาะแต่ละสายการบินมีข้อมูลที่จำเป็นต้องทำการตัดสินใจในสิ่งที่ดีสุดสำหรับ ﬂights ของตนเอง เป็นตัวอย่างชัดเจน สายการบิน A ประสบกับระยะเวลาของความล่าช้าที่กำหนด congested แอร์พอร์ต อาจกำหนดระดับความสำคัญสูงมากมาถึงทันเวลาของการ ﬂights, X เพราะ ﬂight ซึ่งอาจแบกผู้โดยสารชั้นธุรกิจมากมายที่จะเชื่อมต่อกับ ﬂights อื่น ๆ หรือดำเนินการร่วมกับการ ﬂights ภายหลังที่ออกจากสนามบินที่ได้ มีการกำหนดระดับความสำคัญของการ ﬂight X ในความเป็นจริง น้อยมีทุนการดำเนินการของเครื่องบินโดยตรง และตามโมเดลธุรกิจของสายการบิน A และข้อมูลที่ครบถ้วนเท่านั้น A ตอบ การกังวลเช่นสายการบิน เช่น เดียว กับข้อร้องเรียนต่าง ๆ เกี่ยวกับข้อจำกัดของระบบ ATFM ในแถบเอเชีย ฟ้ามีการหมั้นใน 10 ปีในการพัฒนาโปรแกรมร่วมตัดสินใจตาม หลังจากการinitial planning period of about ﬁve years, CDM was ﬁelded for the ﬁrst time in 1998 in connection with the FAA’s Ground Delay Programs (GDPs), which go into effect whenever long air trafﬁc delays are anticipated at an airport due to poor weather or other reasons, thus often necessitating ground holding. CDM marks a truly fundamental innovation in the ATM system, possibly the most important one in at least 30 years. The three main elements on which it is based are: (a) a dedicated data communications network (“CDMnet”), which facilitates the continuous exchange of information between the FAA and the airlines (plus any other CDM participants) about the current and near-future states of the ATM system; (b) the use of a common database and a common set of software tools by all CDM participants; and (c) the partial decentralization of decision making. With respect to (c), it is the FAA’s responsibility to forecast the capacity that will be available at each part of the ATM system during the relevant time horizon, as well as to allocate this capacity among the individual airlines and the other ATM system users. And it is the responsibility of each individual airline to decide how it will use its allocated share of capacity at each part of the system. This is a somewhat simplistic description of what, in practice, is a complicated process that employs several types of distributed decision-making techniques, such as rationing by schedule (RBS) and schedule compression—see Wambsganss (1996) and Vossen et al. (2003) for details. The driver for the adoption and implementation of the CDM concept was a small, OR-minded team in the FAA, the U.S. Department of Transportation, and especially the Metron Corporation (Chang et al. 2001). The CDM Program has already led to major reductions in delays and missed connections for air travelers and to documented savings of hundreds of millions of dollars in airline operating costs. ATFMrelated OR research has concurrently shifted away from large-scale, aggregate optimization models and toward “real-time” decision support tools that assist air trafﬁc managers in the FAA and Airline Operations Centers in taking maximum advantage of the massive, up-to-date information base that CDM has made available. It is important to note, however, that many of the ideas and formulations developed in the “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 determination 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).

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]

คัดลอก!

ที่ทันสมัยที่สุดหรือทำงานในโครงสร้างพื้นฐานการบินถึงวันที่มีการเชื่อมโยงอย่างไม่ต้องสงสัยกับอากาศจราจรคชั้นโอ๊ยจัดการ (ATFM) ATFM เอาในสิ่งที่สำคัญในประเทศสหรัฐอเมริกาและยุโรปในช่วงทศวรรษที่ 1980 เมื่อการจราจรการเจริญเติบโตอย่างรวดเร็วคทำให้มันจำเป็นที่จะต้องนำมาใช้เป็นมุมมองของยุทธศาสตร์เพิ่มเติมเกี่ยวกับตู้เอทีเอ็ม แทนที่จะอยู่แออัดผ่านมาตรการท้องถิ่น (เช่นโดยถือเครื่องบินเข้ามาในน่านฟ้าใกล้สนามบินล่าช้าได้ง่าย) เป้าหมายของ ATFM เพื่อป้องกันการบรรทุกเกินพิกัดระบบภายในโดยการปรับแบบไดนามิกกระแสชั้นของเครื่องบินบนพื้นฐานแห่งชาติหรือระดับภูมิภาค มันจะพัฒนาแผนการโอ๊ยชั้นที่พยายามแบบไดนามิกให้ตรงกับความต้องการจราจรคที่มีความจุสามารถใช้ได้ผ่านทางอันไกลโพ้นเวลานานมักจะขยาย 3-12 ชั่วโมงในอนาคต แอพลิเคชันของแม่บท ATFM อยู่ในพื้นดินโฮลดิ้งคือในจงใจชะลอการบินของเครื่องบินสำหรับจำนวนเงินที่เอ็ดสาย speci ของเวลาที่จะหลีกเลี่ยงความล่าช้าในอากาศและภาระงานควบคุมมากเกินไปในภายหลัง กลยุทธ์ ATFM อื่น ๆ ได้แก่ การเปลี่ยนเส้นทางของเครื่องบินและการวัดแสง (การควบคุมอัตรา) ของการจราจรคชั้นกระแสไฟผ่านเอ็ด speci ขอบเขตเชิงพื้นที่ในน่านฟ้า แตกต่างที่สำคัญในลักษณะของปัญหา ATFM ในประเทศสหรัฐอเมริกาและในยุโรปก็ควรจะตั้งข้อสังเกต ในประเทศสหรัฐอเมริกา, ATFM เป็นแรงผลักดันหลักจากข้อ จำกัด ของความจุสนามบินในขณะที่ในยุโรปน่านฟ้าเส้นทางทำหน้าที่เป็นครูใหญ่ "คอขวด." ของยุโรปกลางไหลหน่วยการบริหารจัดการที่ตั้งอยู่ในกรุงบรัสเซลส์ในปัจจุบันกำหนด (heuristically) ความล่าช้าพื้นดินเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีห้องน้ำ เส้นทางภาค จำกัด กำลังการผลิตมีการละเมิด ความแตกต่างนี้อาจ แต่กลายเป็นที่สงสัยในอนาคตอันใกล้เนื่องจากความคืบหน้าอย่างต่อเนื่องในการเพิ่มขีดความสามารถในเส้นทางน่านฟ้าในยุโรป หรือการพัฒนารูปแบบที่เกี่ยวข้องกับ ATFM สามารถมองได้ว่าจะผ่านสองขั้นตอนที่แตกต่างกัน ไฟเวทีแรกที่เกี่ยวข้องกับปัญหาไฟเดอ nition และการพัฒนารูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพขนาดใหญ่ทางคณิตศาสตร์ของขอบเขตรวม Attwool (1977) เป็นครั้งแรกสายที่จะโยนปัญหา ATFM ในแง่ทางคณิตศาสตร์ของ whileOdoni (1987) อธิบายรายละเอียดของปัญหาพื้นดิน singleairport ถือ (GHP) เป็นปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพแบบไดนามิกและการสุ่มกระตุ้นมากของการทำงานที่ตามมา ความก้าวหน้าที่สำคัญในการสร้างแบบจำลองและการแก้ GHP มีการทำเครื่องหมายโดยการสุ่มแบบการเขียนโปรแกรมของ Richetta และ Odoni (1993) ส่วนขยายไปยังการตั้งค่า multiairport โดย Vranas et al, (1994) และการรวมของ en จำกัด เส้นทางและตัวเลือกการเปลี่ยนเส้นทางโดย Bertsimas และสต็อก (1998) หลายเอกสารที่น่าสนใจอื่น ๆ ในแง่มุมต่าง ๆ ของการเพิ่มประสิทธิภาพและ ATFM GHP ปรากฏตัวขึ้นในปี 1990 ความคิดเห็นที่ดีของวรรณกรรมและผลการคำนวณสามารถพบได้ใน Andreatta et al, (1993) และฮอฟแมนและบอล (2000) ลักษณะทั่วไปหนึ่งในรูปแบบการพัฒนาในขั้นตอนแรกสายนี้เป็นสมมติฐานโดยนัยของการตัดสินใจเดียวมีอำนาจพยายามที่จะเพิ่มประสิทธิภาพ "ทั่วโลก" ฟังก์ชันวัตถุประสงค์: ผู้ให้บริการ ATFM (เช่นจอห์นฟาในประเทศสหรัฐอเมริกา, Eurocontrol ใน ยุโรป) มีความรับผิดชอบในการจัดสรรพื้นดินที่ถือความล่าช้าในหมู่ ights แต่ละชั้นและ / หรือเปลี่ยนเส้นทางถ้าจำเป็นของชั้น ights โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการรวมเช่นโดยการลดต้นทุนการดำเนินงานโดยตรงโดยรวมที่เกี่ยวข้องกับการถือครองพื้นดินและการตัดสินใจเปลี่ยนเส้นทางสรุปมากกว่าทุกสายการบินและอากาศยาน นี้ แต่เป็นปรัชญาการดำเนินงานที่สายการบินเห็นด้วยอย่างยิ่งกับ พวกเขาได้อย่างถูกต้องยืนยันว่าสายการบินของแต่ละบุคคลมีเพียงข้อมูลที่จำเป็นในการตัดสินใจในสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับชั้นของตัวเอง ights เป็นตัวอย่างที่เห็นได้ชัดของสายการบินต้องเผชิญกับช่วงเวลาของความล่าช้าที่สนามบินแออัดที่กำหนดอาจกำหนดลำดับความสำคัญสูงมากที่จะเดินทางมาถึงในเวลาที่เหมาะสมของหนึ่งใน ights ชั้นของ X เพราะชั้นที่ ight อาจจะขนส่งผู้โดยสารชั้นธุรกิจจำนวนมากที่จะ จะเชื่อมต่อไปยังชั้นอื่น ๆ ights หรือเพราะทีมงานจะดำเนินการสำหรับ ights ชั้นต่อมาเดินทางออกจากสนามบินว่า ที่ได้รับมอบหมายมีความสำคัญที่จะชั้น ight X ได้ในความเป็นจริงน้อยจะทำอย่างไรกับค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานโดยตรงของอากาศยานและขึ้นอยู่กับรูปแบบธุรกิจของสายการบินและข้อมูลที่มีคุณสมบัติเฉพาะ ในการตอบสนองต่อความกังวลของสายการบินดังกล่าวเช่นเดียวกับข้อร้องเรียนต่างๆเกี่ยวกับข้อ จำกัด ของระบบ ATFM ในช่วงทศวรรษ 1980 และ 1990, จอห์นฟาได้รับการว่าจ้างสำหรับที่ผ่านมา 10 ปีในการพัฒนาการตัดสินใจร่วมกัน (CDM) โครงการ หลังจาก
ระยะเวลาการวางแผนเริ่มต้นประมาณไฟได้ปี CDM ถูกไฟ elded สำหรับไฟครั้งแรกในปี 1998 ในการเชื่อมต่อกับจอห์นฟาพื้นโปรแกรมหน่วงเวลา (GDPs) ซึ่งมีผลบังคับใช้เมื่อใดก็ตามที่อากาศยาวจราจรความล่าช้าคคาดว่าที่สนามบินเนื่องจากสภาพอากาศที่ไม่ดีหรือ เหตุผลอื่น ๆ จึงมักจะถือครองทั้งนี้พื้นดิน CDM นับเป็นนวัตกรรมขั้นพื้นฐานอย่างแท้จริงในระบบ ATM อาจจะเป็นหนึ่งที่สำคัญที่สุดในเวลาอย่างน้อย 30 ปี สามองค์ประกอบหลักที่มันจะขึ้นอยู่คือ (ก) การสื่อสารข้อมูลเฉพาะเครือข่าย ("CDMnet") ซึ่งอำนวยความสะดวกในการแลกเปลี่ยนอย่างต่อเนื่องของข้อมูลระหว่างจอห์นฟาและสายการบิน (บวกเข้าร่วม CDM อื่น ๆ ) เกี่ยวกับปัจจุบันและอยู่ใกล้ รัฐ -future ของระบบเอทีเอ็ม; (ข) การใช้ฐานข้อมูลร่วมกันและการตั้งค่าทั่วไปของเครื่องมือซอฟต์แวร์โดยผู้เข้าร่วมโครงการ CDM ทุก และ (ค) การกระจายอำนาจบางส่วนของการตัดสินใจ ด้วยความเคารพต่อ (c) มันเป็นความรับผิดชอบของ FAA ที่จะคาดการณ์กำลังการผลิตที่จะสามารถใช้ได้ในส่วนหนึ่งของระบบเอทีเอ็มแต่ละช่วงระยะเวลาที่เกี่ยวข้องเช่นเดียวกับการจัดสรรความสามารถนี้ในหมู่สายการบินของแต่ละบุคคลและระบบเอทีเอ็มผู้ใช้อื่น ๆ . และเป็นความรับผิดชอบของแต่ละสายการบินของแต่ละบุคคลที่จะตัดสินใจว่าจะใช้หุ้นจัดสรรของกำลังการผลิตในส่วนหนึ่งของระบบแต่ละ นี่คือคำอธิบายที่ค่อนข้างง่ายของสิ่งที่ในทางปฏิบัติเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนที่มีพนักงานหลายประเภทของเทคนิคการตัดสินใจกระจายเช่นการปันส่วนตามตาราง (RBS) และระยะเวลาในการบีบอัดได้เห็น Wambsganss (1996) และ Vossen et al, (2003) สำหรับรายละเอียด คนขับสำหรับการยอมรับและการดำเนินการตามแนวคิด CDM เป็นขนาดเล็กหรือทีมงานที่มีใจในจอห์นฟาสหรัฐอเมริกากรมขนส่งและโดยเฉพาะอย่างยิ่ง Metron คอร์ปอเรชั่น (ช้าง et al. 2001) โครงการ CDM แล้วได้นำไปสู่การลดที่สำคัญในความล่าช้าและการเชื่อมต่อที่ไม่ได้รับสำหรับการเดินทางทางอากาศและเอกสารเพื่อการออมของหลายร้อยล้านดอลลาร์ในค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานของสายการบิน ATFMrelated หรือมีงานวิจัยที่พร้อมขยับตัวออกห่างจากขนาดใหญ่รูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมและต่อ "เรียลไทม์" เครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจที่ช่วยให้อากาศจราจรผู้จัดการคในจอห์นฟาและการดำเนินงานของสายการบินศูนย์ในการใช้ประโยชน์สูงสุดของขนาดใหญ่ขึ้นไปวันที่ ฐานข้อมูลที่ CDM ได้ทำใช้ได้ มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องทราบ แต่ที่หลายความคิดและสูตรที่พัฒนาขึ้นใน
"ก่อน CDM" รุ่นยังสามารถปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อม CDM มักจะมีประจุบวก Modi ไฟเล็ก ๆ น้อย ๆ ตัวอย่างเช่นหนึ่งในปัญหาที่สำคัญที่สุดในการวางแผน GDPs ยังคงเป็นความมุ่งมั่นของอัตราการยอมรับสนามบิน (AAR) เป็นเวลาหลายชั่วโมงในอนาคตและในการปรากฏตัวของความไม่แน่นอนเกี่ยวกับความจุของสนามบินและทางอากาศการจราจรความต้องการค ไฟเพียงพอโปรแกรมจำนวนเต็มสุ่ม EF ที่พัฒนามาเพื่อการนี้โดยลูก et al, (2003) สามารถดูเป็นทายาทสายตรงของรูปแบบก่อน CDM เสนอโดย Richetta และ Odoni (1993)

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]

คัดลอก!

ขั้นสูงสุดหรือทำงานด้านการบินวันที่คือไม่ต้องสงสัยที่เกี่ยวข้องกับอากาศจึงสร้าง C ﬂโอ๊ยการจัดการ ( atfm ) atfm เอาความสำคัญหลักในสหรัฐอเมริกาและยุโรปในช่วงทศวรรษ 1980 เมื่อสร้างการเติบโตอย่างรวดเร็วจึงทำให้ซีจำเป็นอุปการะมุมมองเชิงกลยุทธ์มากขึ้นใน ATM แทนที่จะแก้ไขความแออัดผ่านมาตรการท้องถิ่น ( เช่นโดยถือมาถึงอากาศยานในน่านฟ้าใกล้สนามบินมักจะล่าช้า ) เป้าหมายของ atfm คือการป้องกันระบบภายใน โดยการโหลดแบบไดนามิกﬂ OWS ของเครื่องบินในประเทศหรือภูมิภาค . พัฒนาﬂโอ้วมีแผนที่แบบไดนามิกสร้างจึงพยายามที่จะตรงกับความต้องการที่มีความจุ C ใช้ได้นาน ( โดยปกติจะขยายจาก 3 – 12 ชั่วโมงในอนาคตการประยุกต์ใช้แบบ atfm อยู่ในพื้นดินถือ คือ จงใจถ่วงเวลาบินขึ้นของอากาศยานสำหรับกาจึงเอ็ดเวลาเพื่อหลีกเลี่ยงความล่าช้าและควบคุมปริมาณอากาศที่มากเกินไปในเวลาต่อมา กลยุทธ์ atfm อื่น ๆรวมถึงการของอากาศยานและระบบวัดแสง ( การควบคุมอัตรา ) จึงสร้าง C ﬂ ows ผ่านกาจึงเอ็ดพื้นที่ขอบเขตในน่านฟ้า .มีความแตกต่างที่สำคัญในลักษณะของ atfm ปัญหาในสหรัฐอเมริกาและในยุโรป ควรจดบันทึกไว้ ในสหรัฐอเมริกา atfm แรงผลักดันหลักจากปัญหาสนามบินสุวรรณภูมิ ในขณะที่ในยุโรปเส้นทางน่านฟ้าทำหน้าที่เป็นคอขวดหลัก " " หน่วยจัดการการไหลของธนาคารกลางของยุโรป ตั้งอยู่ในกรุงบรัสเซลส์ปัจจุบันกำหนด ( heuristically ) พื้นดินล่าช้าเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีข้อจำกัดในการผลิตภาคเส้นทางถูกละเมิด ความแตกต่างนี้อาจ แต่กลายเป็นที่ถกเถียงในใกล้อนาคตเนื่องจากต่อความคืบหน้าในการเพิ่มเส้นทางความสามารถในน่านฟ้ายุโรป หรือการพัฒนาแบบจำลองที่เกี่ยวข้องกับ atfm สามารถดูผ่านแตกต่างกันสองขั้นตอนขั้นตอนแรกเกี่ยวข้องกับปัญหาจึงเดอ จึง nition และพัฒนาขนาดใหญ่เพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลองคณิตศาสตร์ของขอบเขตรวม . attwool ( 1977 ) เป็น RST จึงโยนปัญหา atfm ในทางคณิตศาสตร์ whileodoni ( 1987 ) อธิบายรายละเอียดของ singleairport พื้นดินถือปัญหา ( GHP ) เป็นแบบไดนามิกและ Stochastic optimization ปัญหากระตุ้นมากของงานที่ตามมาความก้าวหน้าที่สำคัญในการสร้างและแก้ไข GHP มีการทำเครื่องหมายโดยสุ่มแบบการเขียนโปรแกรมของ richetta และ odoni ( 1993 ) , การขยายไปยังการตั้งค่าโดย multiairport วรานาส et al . ( 1994 ) และการกำหนดเส้นทางและการเลือกตัวเลือก โดย bertsimas และหุ้น ( 1998 ) อื่น ๆอีกมากมายที่น่าสนใจในแง่มุมต่าง ๆ ของเอกสารและเพิ่มประสิทธิภาพ atfm GHP ปรากฏในยุค 90ความคิดเห็นที่ดีของวรรณกรรมและผลการคำนวณสามารถพบได้ใน andreatta et al . ( 2536 ) และฮอฟแมนและลูกบอล ( 2000 ) หนึ่งที่พบลักษณะของรูปแบบการพัฒนาในขั้นตอนนี้จึงตัดสินใจเดินทางตามนัยของการตัดสินใจอำนาจเดียวพยายามที่จะเพิ่มประสิทธิภาพ " ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ทั่วโลก " : ผู้ให้บริการ atfm ( เช่นการบินในสหรัฐอเมริกาeurocontrol ในยุโรป ) มีความรับผิดชอบในการจัดสรรพื้นที่ถือ ights ﬂความล่าช้าระหว่างบุคคลและ / หรือเปลี่ยนเส้นทาง ถ้าจำเป็น ของﬂ ights . โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม เช่น ลดต้นทุนรวมโดยตรงเกี่ยวข้องกับพื้นดิน ถือ และการตัดสินใจ สรุปกว่าทุกสายการบินและอากาศยาน นี้ , อย่างไรก็ตามเป็นปรัชญาการดําเนินงานที่สายการบินไม่เห็นด้วยอย่างยิ่งกับ พวกเขาถูกโต้แย้งว่าเพียงสายการบินแต่ละตัวมีข้อมูลที่จำเป็นในการตัดสินใจ ว่าอะไรดีที่สุดสำหรับ ights ﬂของตัวเอง เป็นตัวอย่างที่ชัดเจน สายการบินต้องเผชิญกับช่วงระยะเวลาของความล่าช้าที่ได้รับแออัดที่สนามบิน อาจกำหนดลำดับความสำคัญสูงมากที่จะมาถึงทันเวลาของหนึ่งของﬂ ights , X ,เพราะﬂใช่อาจจะแบกผู้โดยสารชั้นธุรกิจจำนวนมากที่จะเชื่อมต่อกับ ights ﬂอื่น ๆ หรือเพราะมันมีลูกเรือสำหรับตามมาﬂ ights ออกเดินทางจากสนามบิน ภารกิจสำคัญของﬂ ight x ได้ ในความเป็นจริง น้อยที่จะทำโดยใช้ต้นทุนของเครื่องบินและบนพื้นฐานของรูปแบบธุรกิจของสายการบินและข้อมูลที่เพียงมีในการตอบสนองต่อความกังวลของสายการบินดังกล่าว ตลอดจนข้อร้องเรียนต่าง ๆ เกี่ยวกับข้อ จำกัด ของระบบ atfm ในช่วงปี 1980 และ 1990 , FAA ได้รับการว่าจ้างสำหรับที่ผ่านมา 10 ปีในการพัฒนาร่วมกัน การตัดสินใจ ( CDM ) โปรแกรม หลังจากระยะเวลาการวางแผนเริ่มต้นของเรื่อง
จึงได้ปีที่ถูกถ่ายทอด elded สำหรับจึงตัดสินใจเดินทางเวลาในปี 1998 ในการเชื่อมต่อกับของ FAA พื้นดินล่าช้าโปรแกรม ( GDPS ) ที่ไปมีผลบังคับใช้เมื่อใดก็ตามที่ยาวนาน อากาศจึงสร้าง C ความล่าช้าได้คาดการณ์ไว้ที่สนามบิน เนื่องจากสภาพอากาศไม่ดี หรือเหตุผลอื่น ๆ จึงมักจะถูกพื้นดินถือ เครื่องหมายพื้นฐานที่เป็นนวัตกรรมอย่างแท้จริงในระบบ ATM อาจจะสำคัญที่สุดในอย่างน้อย 30 ปี

การแปล กรุณารอสักครู่..

ภาษาอื่น ๆ

การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.