[论文解读] The Airport Check-in Counter Allocation Problem: A Survey

T. R. Lalita, G. S. R. Murthy|arXiv (Cornell University)|Aug 29, 2022

Aviation Industry Analysis and Trends被引用 4

一句话总结

本综述对机场值机柜台分配问题（ACAP）的优化模型与算法进行了全面分析，将其定义为一种受限相邻资源调度问题。该综述根据问题类型、目标、约束条件和求解方法对现有方法进行分类，提供了一个统一的框架，以指导机场运营人员选择并实施有效的柜台分配策略，从而提升旅客流动效率与运营效率。

ABSTRACT

An important passenger service area that has an impact on passenger satisfaction and airport revenue is the check-in counters. The check-in counter allocation problem consists of allocating adjacent counters to airlines at an airport and scheduling the counters through the day subject to operational constraints. It is a special form of the well-known RCPSP and an NP-hard problem. In addition, the continuous demand for the highest possible number of counters throughout the day by each airline makes it a daily challenge for airport operators. As the counters are a resource, this problem is equivalent to the adjacent resource scheduling problem, making the solutions for this problem extendable to any adjacent resource scheduling problem. Decisions made at the check-in counters affect the movement of passengers in the airport and bad decisions can result in chaos. Since the 1980s several authors have proposed a multitude of models with variations in the optimization criteria, modeling, airport requirements, and airport layouts. This article presents a state-of-art survey on the airport check-in counter allocation problem by focusing on relevant models and algorithms. Relevant literature is discussed based on the type of problem solved, objectives considered and methodology considered. The value of this research is to help airport operators in planning and allocation of check-in counters, increase airport revenue, improve passenger flow within existing constraints, and optimize utilization of the existing infrastructure.

研究动机与目标

• 为应对机场高效值机柜台分配的挑战，该挑战直接影响旅客满意度与机场收入。
• 识别并分类自1980年代以来文献中提出的多样化优化模型与算法用于ACAP。
• 提供一个统一的建模框架，帮助机场运营人员根据其特定约束与目标选择合适的方法。
• 将ACAP解决方案的适用范围扩展至其他相邻资源调度问题，如仓库空间分配、船坞停靠与内存分配。
• 通过评估在需求随时间变化的条件下，等待时间、柜台利用率与成本等目标之间的权衡，支持运营决策。

提出的方法

• 基于问题类型（静态与动态）、目标（如成本最小化、等待时间减少）以及求解方法（精确算法、启发式算法、元启发式算法）对现有文献进行分类。
• 将ACAP映射到已知的组合优化问题，如资源受限项目调度问题（RCPSP）与二维装箱问题（strip packing）。
• 使用动态规划建模随时间变化的柜台分配，针对非平稳到达率，将一天划分为需求恒定的子时段。
• 从RCPSP与装箱问题中改编整数规划模型，以建模具有矩形或不规则形状资源单元的相邻柜台分配。
• 对混合整数规划模型进行松弛，以计算在干扰情况下的重新分配问题的下界与上界。
• 评估启发式方法在扰动情况下的实时柜台重新分配，如航班延误或设备故障。

实验结果

研究问题

• RQ1 不同研究中，定义机场值机柜台分配问题的关键优化准则与约束条件是什么？
• RQ2 在需求随时间变化的条件下，静态与动态柜台分配模型在建模方式与性能表现上有哪些差异？
• RQ3 来自相关问题（如RCPSP与装箱问题）的模型在多大程度上可被有效适配以解决ACAP？
• RQ4 重新分配模型如何应对航班延误或柜台不可用等干扰？其对旅客困惑与运营成本的影响如何？
• RQ5 在ACAP中，最小化等待时间、柜台运营成本与服务水平之间的权衡是什么？现有模型如何实现这些目标的平衡？

主要发现

• 值机柜台分配问题为NP难问题，等价于相邻资源调度问题，因此可推广至仓库空间分配、船坞停靠等其他领域。
• 将一天划分为需求恒定的子时段的动态规划模型，可有效每20分钟确定最优的柜台开启与关闭时间。
• 针对单个航班的静态柜台分配模型在总成本与柜台数量之间呈现凸性，使得在服务等级约束下可实现高效优化。
• 干扰情况下的重新分配模型旨在最小化分配不一致并恢复常态运营，通过松弛计算边界并指导启发式求解。
• 基于启发式的重新分配策略有助于减轻突发事件对旅客流动的影响，并最小化因柜台变更而受影响的航班数量。
• 尽管具有优势，但将柜台重新分配至非相邻位置可能引发旅客困惑，凸显了在实际实施中引入相邻性约束的必要性。