JP2016219006A - 混乱によって影響を受けたフライトをリスケジュールするための方法ならびに航空路線運航管制システムおよびコントローラ - Google Patents

Abstract

【課題】航空路線運行システムにおいて、フライトの計画されたスケジュールを不可能にする混乱によって影響を受けるフライトをリスケジュールすることを可能とする。
【解決手段】フライトでスケジュールされている乗客セットの各々のスケジュールされている出発地およびスケジュールされている到着地に関するデータを取得するステップと、乗客セットのサブセットのスケジュールされている出発地とスケジュールされている到着地との間の乗客乗り継ぎネットワークを生成するステップと、乗客乗り継ぎネットワークに少なくとも１つの基準を適用するステップと、当該基準に基づいて、少なくとも１つの乗り継ぎ便をリスケジュールするステップとを含む。
【選択図】図９

Description

本発明は、フライトをリスケジュールする方法ならびに航空路線運航管制システムおよびコントローラに関する。

航空路線スケジュールの混乱の一般的な原因には、搭乗員の欠員、機械の故障、荒れた天候などが含まれる。混乱事象は、一切通知されず、レーダ故障に起因する空港閉鎖のときのように直接の影響を伴って発生する可能性がある。天候条件の悪化のために発生する場合がある他の混乱事象は、航空路線スケジュールに対してより漸進的な影響を及ぼす可能性がある。計画的な空港または空域封鎖は、規定の期間で混乱事象を引き起こし、ここで、規定の期間は、静的とすることができ、または、混乱事象の間に動的に変更することができる。

混乱事象に応答して、航空路線は、通常は航空路線運航管制センター（ＡＯＣＣ）を介して、フライトを遅延または欠航にすることを含むことができる、スケジュール、航空機、搭乗員および乗客に関する回復計画を実施することによって、それらの運航をリスケジュールする。主要な航空路線のＡＯＣＣ内のオペレータが、一日に数百または数千のフライトの遂行を管理し、複雑な保守管理および経路指定制約を順守しながら、費用のかかる遅延および欠航を最小限に抑えるように、航空路線の航空機および乗組員の移動をリアルタイムで調整する。これらのオペレータは、フライト計画を準備する任務を負い、様々な混乱事象に応答してフライトスケジュール、着陸枠割り当て、航空機割り当ておよび搭乗員割り当てを含めて、航空路線スケジュールを調整する。主要な航空路線にとっての課題は、航空路線における効率の悪さを制限し、予測不可能なスケジュールの混乱の影響を軽減するために効率的に情報を管理することである。

米国特許出願公開第２０１５／００１９０６５号明細書

一態様において、一実施形態は、フライトをリスケジュールする方法に関する。方法は、乗客セットのスケジュールされている出発地からスケジュールされている到着地までのフライトに関する旅程データを取得するステップと、当該データに基づいて、第１の予測出発時刻を有する少なくとも１つの中間乗り継ぎ便を含む、乗客セットのサブセットの乗客乗り継ぎネットワークを生成するステップと、乗客乗り継ぎネットワーク内に、第１の予測出発時刻よりも後である第２の予測出発時刻を有する少なくとも１つの代替の中間乗り継ぎ便を作成するステップと、乗客セットのサブセットのスケジュールされている出発地とスケジュールされている目的地との間の乗客乗り継ぎネットワークに、乗り継ぎセットを追加するステップであって、追加される乗り継ぎセットは、少なくとも１つの代替の中間乗り継ぎ便を含む、追加するステップと、追加された乗り継ぎを有する乗客乗り継ぎネットワークに少なくとも１つの基準を適用するステップと、少なくとも１つの基準に基づいて、乗客セットのサブセットを、第２の予測出発時刻において少なくとも１つの代替の中間乗り継ぎ便にリスケジュールするステップとを含む。

別の態様において、一実施形態は、航空路線運航管制システムに関する。システムは、命令を記憶するように構成されているメモリと、命令を実行するように構成されているプロセッサとを含むコンピューティングデバイスを含む。命令は、乗客セットの各々のスケジュールされている出発地からスケジュールされている到着地までのフライトに関する旅程データを取得するステップと、当該データに基づいて、第１の予測出発時刻を有する少なくとも１つの中間乗り継ぎ便を含む、乗客セットのサブセットの乗客乗り継ぎネットワークを生成するステップと、乗客乗り継ぎネットワーク内に、第１の予測出発時刻よりも後の第２の予測出発時刻を有する少なくとも１つの代替の中間乗り継ぎ便を作成するステップと、乗客セットのサブセットのスケジュールされている出発地とスケジュールされている目的地との間の乗客乗り継ぎネットワークに、乗り継ぎセットを追加するステップであって、追加される乗り継ぎセットは、少なくとも１つの代替の中間乗り継ぎ便を含む、追加するステップと、追加された乗り継ぎを有する乗客乗り継ぎネットワークに少なくとも１つの基準を適用するステップと、少なくとも１つの基準に基づいて、乗客セットのサブセットを、第２の予測出発時刻において代替の中間乗り継ぎ便にリスケジュールするステップとを含む方法を実施する。

別の態様において、一実施形態は、航空機フライトでスケジュールされている乗客セットの各々のスケジュールされている出発地およびスケジュールされている目的地に関するデータを含むデータベースと通信しているコントローラに関する。コントローラは、データにアクセスして当該データを取り出すステップと、乗客セットのサブセットのスケジュールされている出発地とスケジュールされている到着地との間の乗客乗り継ぎネットワークを生成するステップであって、乗り継ぎは、スケジュールされている出発地とスケジュールされている目的地との間の直接ではない少なくとも１つの乗り継ぎ便を含み、少なくとも１つの乗り継ぎ便は、第１の予測出発時刻を有する、生成するステップと、第１の予測出発時刻よりも遅い第２の予測出発時刻を有する、少なくとも１つの乗り継ぎ便の少なくとも１つのコピーを作成するステップと、サブセットのスケジュールされている出発地とスケジュールされている目的地との間の乗客乗り継ぎネットワークに、乗り継ぎを追加するステップであって、追加される乗り継ぎは、少なくとも１つの乗り継ぎ便の少なくとも１つのコピーを含む、追加するステップと、追加された乗り継ぎを有する乗客乗り継ぎネットワークに少なくとも１つの基準を適用するステップと、少なくとも１つの基準に基づいて、少なくとも１つの乗り継ぎ便を、少なくとも１つの第２の予測出発時刻にリスケジュールするステップとを行うように構成されているソフトウェアを有する。

本発明の実施形態を実践することができ、混乱事象の間にフライトをリスケジュールするためにいくつかの空港と通信している航空路線運航センターを示す図である。 スケジュールされている到着便から出発便への乗客乗り継ぎを示しており、到着便が遅延または欠航にされる可能性がある、概略図である。 本発明の一実施形態による、航空路線運航管制システムおよびコントローラを示すブロック図である。 ５つの飛行区間および４つの乗客乗り継ぎを有するフライトネットワークを示す図である。 本発明の一実施形態による乗客乗り継ぎネットワークを示す図である。 本発明の実施形態によって混乱事象を軽減することができる、フライトネットワークの一例を示す図である。 本発明の実施形態によって混乱事象を軽減するためにフライト遅延が考慮されている、図６のフライトネットワークを示す図である。 本発明の一実施形態による、図６のフライトネットワークに適用される乗客乗り継ぎネットワークを示す図である。 本発明の一実施形態による、混乱によって影響を受けるフライトをリスケジュールする方法を示す流れ図である。

本明細書において説明されている技術の完全な理解を提供するために、本発明の実施形態を実施することができる環境の詳細が記載されることが理解される。しかしながら、例示的な実施形態はこれらの特定の詳細なしに実践することができることは当業者には明らかであろう。図面は、本明細書において説明されているモジュールもしくは方法、またはコンピュータプログラムを実装する特定の実施形態のいくつかの詳細を示す。しかしながら、図面は、図面中に存在する場合がある任意の限定を課しているものとして解釈されるべきではない。方法およびコンピュータプログラム製品は、それらの動作を達成するために任意の機械可読媒体上で提供することができる。実施形態は、既存のコンピュータプロセッサを使用して、または、このもしくは別の目的のために組み込まれている専用コンピュータプロセッサによって、または、ハードワイヤードシステムによって実施することができる。

上述したように、本明細書において説明されている実施形態は、機械実行可能命令またはデータ構造体を記憶されて担持または有するための機械可読媒体を備えるコンピュータプログラム製品を含むことができる。そのような機械可読媒体は、プロセッサを有する汎用もしくは専用コンピュータまたは他の機械によってアクセスすることができる任意の利用可能な媒体とすることができる。例として、そのような機械可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭもしくは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージもしくは他の磁気記憶デバイス、または、機械実行可能命令もしくはデータ構造体の形態の所望のプログラムコードを担持または記憶するために使用されることができるとともに、プロセッサを有する汎用もしくは専用コンピュータまたは他の機械によってアクセスすることができる任意の他の媒体を含むことができる。ネットワークまたは別の通信接続（有線、無線、または有線もしくは無線の組み合わせ）を介して機械に情報が転送または提供されるとき、機械は適切に、この接続を機械可読媒体と考える。したがって、任意のそのような接続は適切に、機械可読媒体と称される。上記の組み合わせも機械可読媒体の範囲内に含まれる。機械実行可能命令は、たとえば、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または専用処理マシンに、特定の機能または一群の機能を実行させる命令およびデータを含む。

実施形態は、一実施形態において、たとえば、ネットワーク接続環境にある機械によって実行されるプログラムモジュールの形態のプログラムコードのような、機械実行可能命令を含むプログラム製品によって実施することができる方法ステップの一般的な文脈において説明される。一般的に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実施するかまたは特定の抽象データ型を実装する技術的効果を有するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造体などを含む。機械実行可能命令、関連するデータ構造体、およびプログラムモジュールは、本明細書において開示されている方法のステップを実行するためのプログラムコードの例を表す。そのような実行可能命令または関連するデータ構造体の特定の系列は、そのようなステップにおいて記述されている機能を実施するための対応する動作の例を表す。

最初に、航空路線環境、および、航空路線運航人員が混乱事象に対して決定を行うときに直面する問題を説明することが、本明細書において開示されている実施形態を理解する助けとなるであろう。航空路線ネットワークは、それらの管理範囲内に数百の航空機および数千の乗組員ならびに広範な保全業務を有する可能性があり、多種多様な情報を考慮に入れる可能性があるため、図１は、航空路線、および、考慮に入れられる可能性がある情報の非常に単純化されたものを概略的に示しているに過ぎないことが理解される。しかしながら、説明を単純にするために、図１の例示的な状況は、必要以上に複雑にすることなく、本発明の概念を説明するのに有用である。より具体的には、航空路線は、それぞれ第１の空港１２、第２の空港１４および第３の空港１６に位置する３つの航空機１３、１５、および１７を有し、航空路線運航管制センター（ＡＯＣＣ）１０が図示されている。航空機１３、１５、および１７は同一であるように図示されているが、航空機１３、１５、および１７は、異なる機能および容量を有する異なる型およびモデルであってもよく、したがって、必ずしも互いと交換されることが最適であるとは限らない可能性があることが諒解されよう。ＡＯＣＣ１０は、たとえば、ローカルエリアネットワーク、または、インターネットのようなより大規模なネットワークであってもよいコンピュータネットワーク１８によって空港１２、１４、１６と通信している。

航空機が計画された航路を有するとき、航空機１３が、空港１２から空港１４へ、その後、空港１６へ飛行するようにスケジュールされているシナリオを考える。航空機１５は空港１４から空港１６へと飛行して、空港１４に戻るようにスケジュールされており、航空機１７は空港１６から空港１２へと飛行するようにスケジュールされている。航空機に登場している乗客は、一般的に、自身の出発地から自身の目的地へと行くために、様々な乗り継ぎ便のある多様な旅程を有する。その結果として、空港１２から出発する数人の乗客は、空港１４または１６のスケジュールされている目的地を有する可能性があり、他の乗客は、１つまたは複数の追加のフライトに乗り継ぐために、中間目的地としてこれらの空港に到着することになる。それゆえ、航空機１３が出発する前に、第１の空港１２が混乱事象を受けた場合、ＡＯＣＣ１０の航空機運航人員は、空港１２において混乱事象が解決されるまで、フライトを遅延させるか、または、フライトを欠航にするかのいずれかの可能性があり、この結果として、航空路線に対する費用が大きくなり、一般的な消費者の不満をもたらす可能性がある。

運航をリスケジュールするために、ＡＯＣＣ１０は、運航回復のための手順を利用することができ、運航回復は、混乱事象に応答してフライト遅延および欠航を決定するための方法である。本明細書において提示されている運航回復のためのシステムおよび方法の実施形態は、出発飛行区間が、乗り継ぐ乗客に対して用意するための遅延選択肢を考慮するモデルを含む。このモデルを処理するための運航回復ソルバを、ＡＯＣＣに位置するコンピューティングデバイス１１上に実装することができる。コンピューティングデバイス１１は、混乱事象に応答してＡＯＣＣにいる人員を支援するためのソフトウェアを実行することが可能である。簡潔にするために、運航回復手順を実施するように構成されているソフトウェアを実行するコンピューティングデバイス１１を、本明細書においては「プロセッサ」と称する。

図２は、スケジュールされている到着便２０から出発便２４への乗客乗り継ぎをグラフ的に示しており、到着便は遅延または欠航にされる可能性がある。遅い到着便２２が、スケジュールされている到着便２０のリストされている到着時間の後の継続時間２６に到着するとき、乗客は、遅い到着便２２が出発便の出発時間（継続期間２８によって図示されている）の後に到着する場合、自身の出発便２４への乗り継ぎ失敗を経験する可能性がある。従来の運航回復は、出発便２４のスケジュールされている出発時刻の後に出発する遅い到着便２２にペナルティを課すことによって、失敗した乗客乗り継ぎに対処する。しかしながら、従来の運航回復は、たとえ出発便２４も遅延し、それによって乗客が遅い到着便２２と遅延した出発便との間で乗り継ぎを行うことができる場合であっても、ペナルティを強制する。すなわち、従来の運航回復は、乗り継ぎ失敗に関連付けられるペナルティを低減するために出発便２４が遅延され得るモデルを含まない。言い換えれば、従来の運航回復は、乗客の乗り継ぎ便の飛行時間の間の関係を考慮せずに、出発便のスケジュールされている出発時刻を考慮する近似に過ぎない目的関数を含む。

ここで図３を参照すると、航空路線運航管制システム１００、特に、本発明の実施形態による、混乱によって影響を受けるフライトをリスケジュールするように構成されているコントローラ１１０を示すブロック図が示されている。航空路線運航管制システム１００は、コントローラ１１０として、限定ではないが、図３に示すコンピューティングデバイスを含む（本明細書においては「コントローラ」と称する）。コントローラ１１０は、限定ではないが、プロセッサによって実行するための命令を記憶するように構成されているメモリを含むことができる。命令およびそれらの記憶は、限定ではないが、ハードウェア、ソフトウェアおよびそれらの組み合わせを含む任意の適切なコンピューティング様式、アーキテクチャおよびフレームワークを含んでもよい。コントローラ１１０は、フライト混乱構成要素１１３によって、フライトでスケジュールされている乗客セットの各々のスケジュールされている出発地および目的地に関するデータを取得するように構成されている。データは、限定ではないが、乗客スケジュールデータ１１６のデータベースを含む、任意の適切なコンピューティング記憶媒体上に記憶される。

コントローラ１１０は、乗客乗り継ぎネットワーク１１８を生成するためのモデル化構成要素１１５を含むことができる。乗客乗り継ぎネットワーク１１８は、下記に説明されるように、乗客セットのサブセットのスケジュールされている出発地とスケジュールされている目的地との間の乗り継ぎを、ネットワーク内のフライトにマッピングすることができる。リスケジュール構成要素１１９は、乗客乗り継ぎネットワーク１１８を通じた乗客の全体的なネットワークフローを改善するために、ネットワーク分解構成要素１１７およびネットワークソルバ構成要素１２１による、乗客乗り継ぎネットワーク１１８のコンピュータ分析に基づいて、フライトをリスケジュールすることができる。コントローラ１１０は、リスケジュール構成要素１１９によって、分析および更新されたスケジュールに関連するデータを出力することができる。出力は、限定ではないが、修正された予測出発時刻を伴う遅延便のセット１２０、欠航のセット１２２、および、乗り継ぎに失敗した乗客のセット１２４に関連するデータを含むことができる。

出発飛行区間に関する遅延選択肢を考慮するモデルを生成し利用するために、フライト混乱構成要素１１３は、乗客出発地および目的地に関連するデータ（乗客スケジュールデータ１１６）を取得し、受信し、または他の様態で得る。フライト混乱構成要素１１３は、乗客旅程データに基づいて乗客乗り継ぎネットワーク１１８を構築、決定または他の様態で生成することができ、乗客乗り継ぎネットワーク１１８に部分的に基づいて、所与の旅程を有する乗客の数、遅延されているフライトのセット、修正されたスケジュールされている出発時刻のセット、欠航のセット、ならびに、特定された乗り継ぎ失敗をもって乗客が流れている、可能性のある出発地および目的とのセットを判定することができる。たとえば、フライト乗客乗り継ぎネットワーク１１８は、有向グラフであるフローネットワークを含むことができ、ノードが飛行区間であり、弧が有効な乗り継ぎを表す。

たとえば、一実施形態において、モデル化構成要素１１５は、区間として表される、スケジュールされているフライトの量（Ｖ）およびノードとして表されるスケジュールされている乗客乗り継ぎの量（Ａ）を有するフライトネットワークを含む乗客乗り継ぎネットワーク１１８を生成することができる。たとえば、フライトネットワークは、Ｇ^p＝（Ｖ，Ａ）として示すことができる。到着便乗り継ぎのセットについて、モデル化構成要素１１５は、候補出発便を特定することができ、対応するフライト弧を乗客乗り継ぎネットワーク１１８に追加することができる。結果もたらされる乗客乗り継ぎネットワーク１１８は、

として示すことができる。その後、ネットワーク分解構成要素１１７が、ネットワーク（たとえば、

）を、その接続された構成要素に分解する。たとえば、ネットワーク分解構成要素１１７は、ｍ≧１個の接続された構成要素について、接続された構成要素

を通じて反復することができる。接続された構成要素

について、ネットワークソルバ構成要素１２１は、ネットワークを拡張することができ、ノードのネットワークを通じて乗客を移動させるための戦略を決定する。たとえば、ネットワークソルバ構成要素１２１は、

にわたって修正最少費用多品種ネットワーク流れ問題（ＭＣＮＦＰ）を解くことができ、ＭＣＮＦＰにおける品種は、固有の乗客旅程に対応する。

上述したように、

は、その弧が候補飛行区間を接続する乗客乗り継ぎネットワークである。図４は、５つの飛行区間および４つの乗客乗り継ぎを有する単純なフライトネットワークを示す。初期飛行区間３０が、３つの飛行区間３２、３４、３６に接続している。飛行区間３６は飛行区間３８に接続しており、これは、数人の乗客が、中間飛行区間３６から飛行区間３８に乗り継ぐことができることを示している。

ここで図５を参照すると、すべての乗客乗り継ぎについて、モデル化構成要素が、ノードおよび弧のセットを有する乗客乗り継ぎネットワーク３９を構築する。たとえば、乗客乗り継ぎネットワーク３９は、６クラスのノードを含むことができる。ソースノード４０が、乗り継ぎ乗客旅程の初期フライトであるすべてのスケジュールされている飛行区間について存在する。シンクノード６４が、乗り継ぎ乗客旅程の終端フライトであるすべてのスケジュールされている飛行区間について存在する。すなわち、シンクノード６４は、乗客の最終目的地を表す。第１の予測出発時刻を有するすべての飛行区間４２および４４について、フライトノード４６、４８、５０および５６、５８、６０は、遅延選択肢と関連付けられるそれぞれの飛行区間４２および４４の中間代替区間であり、たとえば、すべての飛行区間は、第１の予測出発時刻よりも遅い第２の予測出発時刻を有する。すなわち、飛行区間４２は、フライトノード４６についてそのスケジュールされている時刻において出発し得、フライトノード４８について第１の継続期間だけ遅延され得、または、フライトノード５０についてより長い第２の継続期間だけ遅延され得る。すべての飛行区間４２および４４は、所与のフライトの欠航を表すための欠航ノード５２および６２を含む、すなわち、第２の予測出発時刻は、「空値（ｎｕｌｌ）」または欠航を含むことができる。すべての中間代替物は、第２の予測出発時刻がスケジュールに従って、予め決定され得るか、または、選択され得る、可能性のある遅延選択肢を表す。乗り継ぎ失敗または欠航に起因してそのスケジュールが混乱している乗客を追跡するために、すべてのフライト接続について混乱ノード５４が存在する。加えて、乗客乗り継ぎネットワーク３９が複数のシンクノードを含むとき、スーパーシンクノードがシンクノードに接続する。

加えて、乗客乗り継ぎネットワーク３９は、図４において弧として表現されている、複数の異なるタイプの接続をノードの間に含むことができる。弧４１、４３、４５は、ソースノード４０をそれぞれの初期フライトノード４６、４８、５０に接続する。弧４７は、ソースノード４０を初期欠航ノード５２に接続する。弧が、到着便ノード４６、４８、５０を、出発便ノード５６、５８、６０に接続する。弧４９は、到着便ノード４６、４８、５０を出発便欠航ノード６２に接続する。出発便ノードに接続していないすべての到着便ノードについて、弧５１が、到着便ノードを混乱ノード５４に接続する。弧５３は、到着便欠航ノード５２を混乱ノード５４に接続する。弧５５は、混乱ノード５４を出発便ノード５６、５８、６０に接続する。弧５７は、混乱ノード５４を出発便欠航ノード６２に接続する。弧５９は、出発便ノード５６、５８、６０をシンクノード６４に接続する。弧６１は、出発便欠航ノード６２をシンクノード６４に接続する。加えて、乗客乗り継ぎネットワーク３９が複数のシンクノードを含むとき、弧が、シンクノードをスーパーシンクノードに接続する。

図５は、フライトｉ４２からフライトｊ４４への乗り継ぎがある一例の乗客乗り継ぎネットワーク３９を示している。すなわち、たとえば、乗客は、フライトｉ４２に搭乗して何らかの空港に到着し、フライトｊ４４によって出発する。フライト混乱構成要素またはモデル化構成要素は、乗客乗り継ぎネットワーク３９をモデル化することができ、ここで、各フライトが第１の予測出発時刻を有し、それらのフライトについて３つの出発選択肢があり、３つの出発選択肢は、第１の予測出発時刻よりも遅い第２の予測出発時刻を有する。第１の飛行時間（フライトノード４６および５６におけるような）は、それぞれのフライトの予測出発時刻と整列している。ここで、フライトｉ４２は、何らかの旅程ｋ１における初期フライトを構成し、その結果として、そのノードは何らかのソースノードｓ^k1４０から発生する。同様に、フライトｊ４４は、何らかの旅程ｋ２の終端フライトであり、ｔ^k2、すなわちシンクノード６４に接続されている。旅程ｋ２は旅程ｋ１であってもよいことに留意されたい。

混乱ノードξ_ij５４は、フライトｉ４２からフライトｊ４４へのスケジュールされている乗り継ぎで混乱（すなわち、遅延または欠航）を経験している任意の乗客を追跡する補助ノードである。第１の到着便ノード４６は、接続弧４９Ａを介して出発便ノード５６、５８、６０に接続するため、第１の到着便ノード４６を混乱ノード５４に接続する弧はない。一方、第２の到着便ノード４８（第１の到着便ノード４６から遅延されている）が第１の出発便ノード５６に接続することになった場合、乗り継ぎ失敗が発生し、したがって、プロセッサは、第２の到着便ノード４８を弧５１によって混乱ノード５４に接続し、第２の到着便ノード４８に関するバランスを保証する。到着便欠航は自動的に混乱を被るため、弧５３は、欠航ノード５２を混乱ノード５４に接続する。同様に、弧５５は、混乱ノード５４を出発便ノード５６、５８、６０に接続し、弧５７は、欠航ノード６２に接続する。

このモデル公式化に基づいて、ネットワークソルバ構成要素は、フライトを飛ばすか、遅延または欠航すべきか、および、フライト決定を所与として乗客乗り継ぎネットワーク３９を通じて乗客をどのように経路指定すべきかを決定するために、乗客乗り継ぎネットワーク３９に少なくとも１つの基準を適用することができる。ネットワークソルバ構成要素は、基準セットに部分的に基づいてすべての飛行区間についてノードを選択することによって、フライトを飛ばすか、遅延または欠航すべきかを決定する。基準セットは、それによってネットワークソルバが、フライトを飛ばすか、遅延または欠航すべきかを決定する尺度を形成し、乗客乗り継ぎネットワーク３９の客観解析のための基礎を形成する。基準セットは、限定ではないが、航空機燃費、全体的な航空路線の燃費、フライト出発遅延継続期間についての平均、ネットワーク内のすべてのフライトについての最大フライト出発遅延、フライトごとの収益、全体的なフライト収益、欠航の総数、所定の乗客セットに関する総フライト混乱などを含む、航空路線ネットワークフロー分析に使用される任意の基準であってもよい。ネットワークソルバ構成要素は、基準セットの１つまたは複数を最大化または最小化する目的をもって、基準セットの１つまたは複数を実装することができる。

ネットワークソルバ構成要素は、乗客乗り継ぎネットワーク３９内の弧のフロー分析に基づいて、乗客乗り継ぎネットワーク３９を通じて乗客をどのように経路指定すべきかを決定する。乗客流れ問題の目的は、遅延および欠航操作および乗客乗り継ぎ失敗と関連付けられる適切なトレードオフコストを決定することである。ＡＯＣＣにおいて、乗客乗り継ぎネットワーク３９の分析の処理された結果が、テールスワップ、フェリーなどに関係し得るもののような、他の運航回復モデルおよび他の目的と統合され得る。

ネットワークソルバ構成要素は、コスト（すなわち、重みまたはペナルティ）を、ノードおよび弧に対応する決定変数と関連付けることによって、乗客乗り継ぎネットワークに基準を強制する。ノードに関連して、一実施態様において、ネットワークソルバ構成要素は、コストをフライト遅延および欠航ノードと関連付ける（スケジュールされている時間どおりのフライトノードとは関連付けない）。一実施態様において、ネットワークソルバ構成要素は、限定ではないが、遅延の深刻さに応じて減少しないコストを含むコストを、遅延および欠航ノードに関連付けることができる。ノードに適用されるものとしての他のコスト関数が実装されてもよいことが企図されている。

ネットワークソルバ構成要素が弧と関連付けることができるコストのタイプは、限定ではないが、乗客旅程破綻コストおよび追加遅延コストを含む。ネットワークソルバ構成要素は、乗客に旅程を割り当てることができないことを示す混乱ノード５４に入る任意の弧に、乗客旅程破綻コストを割り当てる。乗客旅程破綻コストは、乗客乗り継ぎ失敗を引き起こす解にペナルティを課す。乗客乗り継ぎネットワーク３９の流れを保持するために、ノードに対する任意の非ゼロ値フロー入力も流出しなければならない。それゆえ、二重にカウントされることを回避するために、ネットワークソルバ構成要素は、適格の出発乗り継ぎに失敗する到着便ノードからの混乱ノード５４に入る弧にペナルティを課す。乗客は欠航によって混乱していると断言されるため、ペナルティは、最後の欠航ノードからシンクノード６１への弧にも導入される。

ネットワークソルバ構成要素は、フライトノードの間の弧に追加遅延コストを割り当てることができ、その結果として、スケジュールされている乗り継ぎ時間よりも乗り継ぎ時間が長くなる。すなわち、スケジュールされている到着便ノード４６をスケジュールされている出発便ノード５６に接続する弧によって表されているような、スケジュールされている接続時間は、到着便４２の到着と、出発便４４の出発との間のスケジュールされている継続時間である。到着便ノード４６、４８、５０を出発便ノード５６、５８、６０に接続する弧４９は、到着便ノードの到着と、出発便ノードの出発との間の継続時間を含む。スケジュールされている継続期間よりも長い継続期間を被る接続弧について、ネットワークソルバ構成要素は、接続時間の継続期間に応じたペナルティを割り当てることができる。一実施態様において、ネットワークソルバ構成要素は、元の旅程経路にあるものと同じ空港対をたどる航路に追加遅延コストを適用するのみである。

ネットワークソルバ構成要素は、実施態様に応じて他のコストを強制することができる。たとえば、プロセッサは、航空路線運航に悪影響を及ぼす解にペナルティを課すために、望ましくないフライトノードに入る弧にコストを割り当てることができる。この例において、コストは、航空機が実装されている運航モデル内に明らかに存在しないフライトにリスケジュールされることになる、乗り継ぎに失敗する乗客に割り当てることができる。別の非限定例において、ネットワークソルバ構成要素は、ローカルな乗客（すなわち、単一の旅程を有する乗客）に影響を与える遅延に対してコストを強制することができる。このように、プロセッサは、ローカルな乗客および乗り継ぎ乗客が被る総コストのバランスをとる。

コスト関数によって強制されるものとしての１つまたは複数の基準について乗客乗り継ぎネットワーク３９を解決するために、ネットワークソルバ構成要素は、元の旅程が品種に対応する多品種ネットワーク流れモデルを解くために、乗客旅程を単一の時間−空間ネットワークに重ね合わせる。ネットワークソルバ構成要素は、乗客乗り継ぎネットワーク３９に新たな変数および制約を付加することによって、運航モデルを付加することができる。

ネットワークソルバ構成要素は、乗客乗り継ぎネットワークに上述した基準を適用し、多品種ネットワーク流れ問題を解くことができる。多品種ネットワーク流れ問題の１つの非限定的な公式化において、ネットワークソルバ構成要素は、問題の目的が、遅延、欠航および乗客の混乱から被るコストを最小限に抑えることであるように構成されている。別の非限定例において、問題の目的は、収益を最大化することである。ネットワークソルバ構成要素は、限定ではないが、混合整数線形計画法（ＭＩＬＰ）を含む、任意の適切な最適化フレームワークを用いて１つまたは複数の目的のために解くことができる。

ここで図６を参照すると、一例のフライトスケジュールが、乗客乗り継ぎネットワークの単純な例を提供することができる。フライトスケジュールは、５つのフライトを含み、第１のフライト８０は第１の空港８６（下側の水平軸によって示されている）に到着する。第１のフライト８０に乗った乗客は、第１の空港において、各々異なる出発時刻でスケジュールされている３つの出発便８２、８４、９０の１つに乗り継ぐ（フライトノード８２、８４、９０の、下側の水平軸との交差によって示されている）。最初の２つの出発便８２、８４に乗り継ぐ乗客は、さらに乗り継ぐことなく自身の目的地に到着する。第３の出発便９０に乗る乗客は、第２の空港８８（上側の水平軸によって示されている）において、第５のフライト９２に乗り継ぐようにスケジュールされている。加えて、第１の空港８６を出発する乗客は、第２の空港８８においてフライト９０から第５のフライト９２に乗り継ぐ。

この例は、表１にあるような３４人の乗客の５つの固有の旅程を含む。第１の列は、旅程を共有する乗客の数を示す。第２の列は、乗客のスケジュールされているフライトに従って旅程をリストしている。リストは、第１のフライト８０を「１」として参照しており、第１の出発便８２を「２」として参照しており、第２の出発便８４を「３」として参照しており、第３の出発便９０を「４」として参照しており、第２の空港８８からの出発便９２を「５」として参照していることに留意されたい。

フライト混乱構成要素またはモデル化構成要素は、図５に示すフライトネットワークおよび表１に示す乗客旅程データから、上述したようなソースノード、フライトノード、シンクノード、接続弧などを加えることによって、乗客乗り継ぎネットワークを構築する。この例の一部分として、フライト混乱構成要素またはモデル化構成要素は、混乱事象を含み、その結果として、フライトに対する遅延選択肢を追加する。図６からのフライトネットワークに対する遅延選択肢を図７に示す。フライトは、スケジュールされている選択肢（フライト要素が「Ａ」を付加することによって示されている）および遅延選択肢（フライト要素が「Ｂ」を付加することによって示されている）を含む。そのため、フライト混乱構成要素またはモデル化構成要素は、到着便８０が、８０Ａにあるようなそのスケジュールされている時刻またはリスケジュールされた遅延時刻８０Ｂにおいて到着することを可能にする。第１の出発便８２にスケジュールされている９人の乗客を考えるとき、ネットワークソルバ構成要素が第１の到着便８０Ｂの遅延を選択し、第１の出発便８２Ａの元のスケジュール出発を維持する場合、この９人の乗客は乗り継ぎ失敗を経験することになることに留意されたい。上述したように、フライト混乱構成要素またはモデル化構成要素は、乗客乗り継ぎネットワークに混乱ノードを追加することによって、乗り継ぎ失敗を追跡する。

図８は、図６および図７に提示されている例示的なフライトネットワークの乗客乗り継ぎネットワークの拡張を示す。乗客混乱を軽減するために単純なフライトネットワークに対してさえ遅延および欠航のセットを選択すると、プロセッサがネットワーク内のフライトの単一の遅延を可能にするときでさえ、複雑なプロセスに発展してしまう。フライト混乱構成要素またはモデル化構成要素は、表１に示されている旅程によって説明されるような出発地にいる乗客を表すためのソースノード

を含む。フライト混乱構成要素またはモデル化構成要素は、スケジュールされている時間のノード、単一の遅延時間、および欠航ノードを含めるためにフライト（フライト１〜フライト５）をモデル化する。フライト間の接続は、接続弧、および、旅程が混乱している乗客を追跡するための中間混乱ノードを含む。フライト混乱構成要素またはモデル化構成要素は、表１に示されている旅程によって説明されるような目的地にいる乗客を表すためのシンクノード

を含む。最後に、フライト混乱構成要素またはモデル化構成要素は、乗客乗り継ぎネットワーク内の３４人の乗客を計上するためにシンクノードをスーパーシンクノードｂ_tに接続する。上述したように、ネットワークソルバ構成要素は、ネットワークにわたる乗客混乱を軽減する遅延および欠航を強制することによって、フライトをリスケジュールするために、乗客乗り継ぎネットワークと関連付けられるネットワーク流れ問題を解く。ここで図９を参照すると、本発明の一実施形態による、混乱によって影響を受けるフライトをリスケジュールする方法２００を示す流れ図が示されている。プロセッサによって実施される方法は、第１のステップ２１０を含み、それによって、プロセッサは、フライトネットワーク内のフライトでスケジュールされている乗客セットのスケジュールされている出発地およびスケジュールされている目的地に関するデータを取得する。プロセッサは、第２のステップ２１２において、乗客セットのサブセットのスケジュールされている出発地とスケジュールされている目的地との間の乗り継ぎの乗客乗り継ぎネットワークを生成する。乗り継ぎは、スケジュールされている出発地とスケジュールされている目的地との間の直接ではない少なくとも１つの乗り継ぎ便を含む。最初に、乗り継ぎ便は、第１の予測出発時刻を有する。プロセッサは、ステップ２１４において、乗り継ぎ便の少なくとも１つの中間代替便を作成し、中間代替便は、第１の予測出発時刻よりも遅い第２の予測出発時刻を有する。プロセッサは、ステップ２１６において、乗客セットのサブセットのスケジュールされている出発地とスケジュールされている目的地との間の乗客乗り継ぎネットワークに乗り継ぎを追加する。プロセッサは、ステップ２１８において、追加された乗り継ぎを有する乗客乗り継ぎネットワークに少なくとも１つの基準を適用する。ステップ２２０において、プロセッサは、その後、フライトネットワークを通じた乗客の流れを改善する遅延された予測出発時刻を有するように、乗り継ぎ便のサブセットをリスケジュールするためにネットワーク流れ問題を解く。プロセッサは、限定ではないが、修正された予測出発時刻を伴う遅延便のセット２２２、欠航のセット２２４、および、乗り継ぎに失敗した乗客のセット２２６に関するデータを出力することができる。

上述した実施形態の技術的効果は、乗り継ぎ失敗、到着遅延および特定のステーションにおける乗客の立ち往生に起因する乗客の不便を最小限に抑える乗客指向運航回復ソリューションを出力することを含む。改善されたフライト遅延または出発時刻を決定することによって、本方法およびシステムの実施形態は、乗客を経路指定し直すことなく、既存のスケジュールされているフライトを使用して混乱した乗客のためのリスケジュール選択肢を提供する。提示されている方法およびシステムは、乗客基準を中心に置いた運航決定を行う航空路線に従う。運航回復環境内の乗客モデル化が計算課題であり、システムおよび方法の上述した実施形態は、実験シミュレーションを通じて、複雑な問題に対する解を効率的に与え、その結果として、商業上の利点をもたらすことが示されている。すなわち、運航回復のための効率的でより良好な全体的ソリューションを提供することによって、上述したシステムおよび方法の実施形態は、最終的に、混乱事象中の航空路線に対する財務費用を低下させる。上記で提示されているモデルおよび制約は、主に、乗客の乗り継ぎに焦点を当てており、運航決定を規定する多くの他の制約は無視している。上述したシステムおよび方法は、運航回復ソルバシステムをより良好に増強するために、既存のモデルおよび構造に容易に付加される。

既述でない範囲に対して、様々な実施形態の種々の特徴および構造を、所望に応じて互いに組み合わせて使用することができる。１つの特徴が実施形態のすべてにおいて示され得ないことは、それが不可能であると解釈されるようには意図されておらず、既述を簡潔にするために行われているのである。したがって、種々の実施形態の様々な特徴は、新たな実施形態が明示的に記載されているか否かにかかわらず、新たな実施形態を形成するために所望に応じて混合または適合することができる。本明細書において説明されている特徴のすべての組み合わせまたは変形が、本開示によってカバーされている。

本明細書は発明を開示し、さらに当業者が発明を実践することを可能にするために、任意のデバイスまたはシステムを作成および使用すること、ならびに任意の組み込まれた方法を使用することを含む、最良の形態を含む実施例を使用している。本発明の特許可能な範囲は特許請求の範囲によって画定され、当業者が着想する他の実施例を含んでもよい。そのような他の実施例は、それらが特許請求の範囲の文言と異ならない構造要素を有する場合に、またはそれらが特許請求の範囲の文言との十分な差違を有しない等価な構造要素を含む場合に、特許請求の範囲内に入ることが意図される。

１０ 航空路線運航センター
１１ コンピューティングデバイス
１２、１４、１６ 空港
１３、１５、１７ 航空機
１８ コンピュータネットワーク
２０ スケジュールされている到着便
２２ 遅延された到着便
２４ スケジュールされている出発便
２６ 遅延継続期間
２８ 乗り継ぎ失敗の継続期間
３０ 初期飛行区間
３２、３４、３６、３８ 飛行区間
３９ 乗客乗り継ぎネットワーク
４０ ソースノード
４２ フライト
４４ フライト
４６、４８、５０ 到着便ノード
４７ 接続弧
４９ 接続弧
５１ 接続弧
５２ 欠航ノード
５３ 接続弧
５４ 混乱ノード
５６、５８、６０ 出発便ノード
６２ 欠航ノード
６４ シンクノード
８０ 第１のフライト
８２、８４、９０ 乗り継ぎ便
８６、８８ 空港
９２ フライト
１００ 航空路線運航管制システム
１１０ コントローラ
１１３ フライト混乱構成要素
１１５ モデル化構成要素
１１６ 乗客スケジュールデータ
１１７ ネットワーク分解構成要素
１１８ 乗客乗り継ぎ構成要素
１１９ リスケジュール構成要素
１２０ 遅延便データ
１２１ ネットワークソルバ構成要素
１２２ 欠航データ
１２４ 乗客データ
２００ リスケジュール方法
２１０ データを取得するステップ
２１２ 乗り継ぎネットワークを生成するステップ
２１４ 乗り継ぎ便のコピーを作成するステップ
２１６ 乗り継ぎを追加するステップ
２１８ 基準を適用するステップ
２２０ フライトのサブセットをリスケジュールするステップ
２２２ 遅延便を決定するステップ
２２４ 欠航便を決定するステップ
２２６ 乗り継ぎに失敗した乗客を特定するステップ

Claims (20)

1. フライトをリスケジュールする方法（２００）であって、
   乗客セットのスケジュールされている出発地からスケジュールされている到着地までのフライトに関する旅程データを取得するステップ（２１０）と、
   前記データに基づいて、第１の予測出発時刻を有する少なくとも１つの中間乗り継ぎ便を含む、前記乗客セットのサブセットの乗客乗り継ぎネットワーク（３９）を生成するステップ（２１２）と、
   前記乗客乗り継ぎネットワーク（３９）内に、前記第１の予測出発時刻よりも後である第２の予測出発時刻を有する少なくとも１つの代替の中間乗り継ぎ便（８２、８４、９０）を作成するステップ（２１４）と、
   前記乗客セットの前記サブセットの前記スケジュールされている出発地と前記スケジュールされている目的地との間の前記乗客乗り継ぎネットワーク（３９）に、乗り継ぎセットを追加するステップであって、前記追加される乗り継ぎセットは、前記少なくとも１つの代替の中間乗り継ぎ便（８２、８４、９０）を含む、追加するステップ（２１６）と、
   前記追加された乗り継ぎを有する前記乗客乗り継ぎネットワーク（３９）に少なくとも１つの基準を適用するステップ（２１８）と、
   前記少なくとも１つの基準に基づいて、乗客セットのサブセットを、第２の予測出発時刻において前記少なくとも１つの代替の中間乗り継ぎ便（８２、８４、９０）にリスケジュールするステップ（２２０）と
   を含む、方法（２００）。
2. 少なくとも１つの代替の中間乗り継ぎ便（８２、８４、９０）は、欠航にされた乗り継ぎ便である、請求項１記載の方法（２００）。
3. 前記乗客乗り継ぎネットワーク（３９）は、フライトを遅延または欠航にされた乗客を追跡する少なくとも１つの混乱ノード（５４）を含む、請求項１記載の方法（２００）。
4. 少なくとも１つの基準は、前記少なくとも１つの混乱ノード（５４）に対する各乗り継ぎのコストを含む、請求項３記載の方法（２００）。
5. 前記コストは、前記乗客セットのサブセットのスケジュールされている乗り継ぎ時間よりも長い乗り継ぎ時間を含む、請求項１記載の方法（２００）。
6. 前記乗客乗り継ぎネットワーク（３９）は、修正最少費用多品種ネットワークにモデル化される、請求項１記載の方法（２００）。
7. 前記少なくとも１つの基準は、前記修正最少費用多品種ネットワークにおける収益を含む、請求項６記載の方法（２００）。
8. 少なくとも１つの基準は、前記少なくとも１つの代替の中間乗り継ぎ便（８２、８４、９０）における各乗り継ぎのコストを含む、請求項１記載の方法（２００）。
9. 前記コストは、前記第１の出発時刻と比較した前記第２の出発時刻の前記遅延の深刻さの非減少関数である、請求項８記載の方法（２００）。
10. 修正された予測出発時刻を伴う遅延便のセットを決定するステップ（２２２）と、欠航のセットを決定するステップ（２２４）と、乗り継ぎに失敗した乗客の１つまたは複数のサブセットを特定するステップ（２２６）とをさらに含む、請求項１記載の方法（２００）。
11. 航空路線運航管制システム（１００）であって、
    コンピューティングデバイス（１１）を備え、該コンピューティングデバイス（１１）は、
    命令を記憶するように構成されているメモリと、
    方法（１００）を実施するために前記命令を実行するように構成されているプロセッサと
    を含み、前記方法（１００）は、
    乗客セットの各々のスケジュールされている出発地からスケジュールされている到着地までのフライトに関する旅程データを取得するステップ（２１０）と、
    前記データに基づいて、第１の予測出発時刻を有する少なくとも１つの中間乗り継ぎ便を含む、前記乗客セットのサブセットの乗客乗り継ぎネットワーク（３９）を生成するステップ（２１２）と、
    前記乗客乗り継ぎネットワーク（３９）内に、前記第１の予測出発時刻よりも後の第２の予測出発時刻を有する少なくとも１つの代替の中間乗り継ぎ便（８２、８４、９０）を作成するステップ（２１４）と、
    前記乗客セットの前記サブセットの前記スケジュールされている出発地と前記スケジュールされている目的地との間の前記乗客乗り継ぎネットワーク（３９）に、乗り継ぎセットを追加するステップであって、前記追加される乗り継ぎセットは、前記少なくとも１つの代替の中間乗り継ぎ便（８２、８４、９０）を含む、追加するステップ（２１６）と、
    前記追加された乗り継ぎを有する前記乗客乗り継ぎネットワーク（３９）に少なくとも１つの基準を適用するステップ（２１８）と、
    前記少なくとも１つの基準に基づいて、乗客セットのサブセットを、第２の予測出発時刻において前記少なくとも１つの代替の中間乗り継ぎ便（８２、８４、９０）にリスケジュールするステップ（２２０）とを含む、
    航空路線運航管制システム（１００）。
12. 前記プロセッサは、修正された予測出発時刻を伴う遅延便のセットを決定するステップ（２２２）と、欠航のセットを決定するステップ（２２４）と、乗り継ぎに失敗した乗客の１つまたは複数のサブセットを特定するステップ（２２６）とを実施するようにさらに構成されている、請求項１１記載の航空路線運航管制システム（１００）。
13. 前記プロセッサは、前記少なくとも１つの基準として、前記乗客セットのサブセットのスケジュールされている乗り継ぎ時間よりも長い乗り継ぎ時間をもたらすコストを各乗り継ぎに関連付けるようにさらに構成されている、請求項１１記載の航空路線運航管制システム（１００）。
14. 前記プロセッサは、前記少なくとも１つの基準を前記乗客乗り継ぎネットワーク（３９）に適用するために、多品種ネットワーク流れ問題を解くようにさらに構成されている、請求項１１記載の航空路線運航管制システム（１００）。
15. 前記プロセッサは、混合整数線形計画法を用いて前記多品種ネットワーク流れ問題を解くようにさらに構成されている、請求項１４記載の航空路線運航管制システム（１００）。
16. 航空機フライトでスケジュールされている乗客セットの各々のスケジュールされている出発地およびスケジュールされている目的地に関するデータを含むデータベースと通信しているコントローラ（１１０）であって、前記データにアクセスして前記データを取り出すステップ（２１０）と、前記乗客セットのサブセットの前記スケジュールされている出発地と前記スケジュールされている到着地との間の乗客乗り継ぎネットワーク（３９）を生成するステップ（２１２）であって、前記乗り継ぎは、前記スケジュールされている出発地と前記スケジュールされている目的地との間の直接ではない少なくとも１つの乗り継ぎ便（８２、８４、９０）を含み、前記少なくとも１つの乗り継ぎ便（８２、８４、９０）は、第１の予測出発時刻を有する、生成するステップ（２１２）と、前記第１の予測出発時刻よりも遅い第２の予測出発時刻を有する、前記少なくとも１つの乗り継ぎ便（８２、８４、９０）の少なくとも１つのコピーを作成するステップ（２１４）と、前記サブセットの前記スケジュールされている出発地と前記スケジュールされている目的地との間の前記乗客乗り継ぎネットワーク（３９）に、乗り継ぎを追加するステップ（２１６）であって、前記追加される乗り継ぎは、前記少なくとも１つの乗り継ぎ便（８２、８４、９０）の前記少なくとも１つのコピーを含む、追加するステップ（２１６）と、前記追加された乗り継ぎを有する前記乗客乗り継ぎネットワーク（８２、８４、９０）に少なくとも１つの基準を適用するステップ（２１８）と、前記少なくとも１つの基準に基づいて、前記少なくとも１つの乗り継ぎ便（８２、８４、９０）を、少なくとも１つの第２の予測出発時刻にリスケジュールするステップ（２２０）とを行うように構成されているソフトウェアを有する、コントローラ（１１０）。
17. 前記ソフトウェアは、修正された予測出発時刻を伴う遅延便のセットを決定するステップ（２２２）と、欠航のセットを決定するステップ（２２４）と、乗り継ぎに失敗した乗客の１つまたは複数のサブセットを特定するステップ（２２６）とを実施するようにさらに構成されている、請求項１６記載のコントローラ（１１０）。
18. 前記ソフトウェアは、前記乗客セットのサブセットのスケジュールされている乗り継ぎ時間よりも長い乗り継ぎ時間をもたらすコストを各乗り継ぎに関連付ける少なくとも１つの基準を適用するようにさらに構成されている、請求項１６記載のコントローラ（１１０）。
19. 前記ソフトウェアは、前記少なくとも１つの基準を前記乗客乗り継ぎネットワーク（３９）に適用するために、多品種ネットワーク流れ問題を解くようにさらに構成されている、請求項１６記載のコントローラ（１１０）。
20. 前記ソフトウェアは、混合整数線形計画法を用いて前記多品種ネットワーク流れ問題を解くようにさらに構成されている、請求項１９記載のコントローラ（１１０）。