JP6183970B2 - 航空会社のフライトオペレーションにおけるロバストな交通網の計画の最適化のための方法およびシステム - Google Patents

Description

本発明は、航空会社のフライトオペレーションにおけるロバストな交通網の計画の最適化のための方法およびシステムに関する。

航空路線交通網の計画は、一般的に、このような計画によって作成される航空路線スケジュール（ａｉｒｌｉｎｅ ｓｃｈｅｄｕｌｅ）の予想される使用の数ヶ月も前に行われる場合がある。一方、航空路線スケジュールのロバスト性の評価は、一般的に、スケジュールの実際の実行の近くに（すなわち、スケジュールを含むフライトの日の近くにまたはこの日に）行われる。いくつかの点で、航空会社は、それらのフライトスケジュールがどの程度ロバストであるかを知らない場合もあるし、フライトスケジュールのロバスト性を定量化して評価する方法を知らない場合もある。フライトスケジュールのロバスト性は、スケジュールが実行された後（すなわち、スケジュールが消化された後）にしか航空会社に知られるようにならない場合がある。

航空路線スケジュールを最適化するタイムラインとその態様を評価するタイムラインとが大幅に異なるため、これらの２つの処理は、各処理の態様が、航空会社または他の団体にとって関心事であり得るにもかかわらず、一般的には互いに分離されている。

したがって、航空路線のためのスケジュール計画の最適化およびロバスト性評価の統合を実現する機器および方法を設計することが望ましい。

米国特許第８７４４９０２号明細書

一部の実施形態によれば、航空路線交通網の計画を行い、これにより最適化された計画のロバスト性の評価を行う方法およびシステムが開示される。本システムは、入力または基礎的な航空路線スケジュールを最適化する最適化モジュールおよび最適化された航空路線スケジュールのロバスト性を評価するロバスト性解析モジュールを含む。最適化モジュールおよびロバスト性解析モジュールは、航空路線交通網の計画処理の決定ライフサイクルを反映する「閉ループ」フィードバックシステムに構成されてもよい。

本開示の一部の実施形態の技術的効果は、復旧計画要素の組み込みおよびロバスト性目的の考慮と共に航空会社資産の利用の最適化を含む、民間航空会社のフライトオペレーションのためのロバストな交通網の計画の最適化を提供する効率的な技術およびシステムである。以下に明らかとなるこのおよび他の利点および特徴と共に、本発明の本質のより完全な理解が、以下の詳細な説明およびそれに添付されている図面を参照することによって得られ得る。

他の実施形態は、本明細書で説明されている方法のいずれかを遂行するために命令を記憶するシステムおよび／またはコンピュータ可読媒体に関連する。

一部の実施形態に係るシステムの例証的な描写である。 一部の実施形態に係るフロー図の描写である。 一部の実施形態に係る、ロバストな交通網の計画の最適化の処理ツールまたは処理プラットフォームのブロック図である。 一部の実施形態に係る計算システムまたは計算プラットフォームの論理ブロック図である。

以下の説明は、当業者が説明されている実施形態の作製および使用を行うことを可能にするために提供される。しかしながら、様々な修正形態が、当業者には容易に明らかになるものとして残されている。

図１は、一部の実施形態に係る、民間航空会社のフライトオペレーションのためのロバストな交通網の計画の最適化システム１００のブロック図である。システム１００は、２つの主要な構成要素、すなわち、最適化モジュール１０５およびロバスト性解析モジュール１１０を含む。最適化モジュール１０５は、主として、航空会社または他の団体の、１つ以上の目的に基づいて航空路線スケジュールを最適化するメカニズムを提供してもよい。最適化モジュール１０５は、入力として第１のまたは基礎的な航空路線スケジュール１１５を受信する。基礎的な航空路線スケジュール１１５は、別の装置またはシステムから最適化モジュール１０５に伝送されてもよい。一部の態様において、基礎的な航空路線スケジュール１１５は、データベース１２５から最適化モジュール１０５によって受信されてもよい。データベース１２５は、航空会社、政府機関（例えば、航空規制機関（ａｖｉａｔｉｏｎ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ａｇｅｎｃｙ））、またはサードパーティのサービスプロバイダによって維持、所有、または制御されてもよい。一部の事例において、データベース１２５から最適化モジュール１０５への基礎的な航空路線スケジュール１１５の通信は、通信装置または通信インターフェース１２０によって補助されてもよい。一部の態様において、通信装置１２０は、最適化モジュール１０５を備えるシステム、サブシステム、または装置の一部であってもよい一方で、通信装置１２０は、一部の他の実施形態では最適化モジュール１０５から独立していてもよい。最適化モジュール１０５は、１つ以上の所定の目的に基づいて基礎的な航空路線スケジュール１１５を最適化するように動作してもよい。最適化モジュール１０５の出力１３０は、最適化された航空路線スケジュールを計算する際に考慮される１つ以上の所定の目的に少なくとも部分的に基づいて算出される最適化された航空路線スケジュールの表現を含んでもよい。一部の態様において、最適化モジュール１０５は、本明細書では「計画」モジュールとも呼ばれ得る。

一部の態様において、最適化モジュール１０５に入力される第１のまたは基礎的な航空路線スケジュール１１５は、基礎的な航空路線スケジュールを含む少なくとも１つのフライトのそれぞれに関連する詳細を含んでもよい。一部の態様において、少なくとも１つのフライトに関連する詳細は、フライト数、フライト出発時間、フライト到着時間、フライト出発空港、フライト到着空港、少なくとも１つのフライトに関する航空機の種類、少なくとも１つのフライトに関するフライト乗務員の詳細、フライトに関係する他の特殊情報（所望の都市ペア、所望のフライト時間、ブロック時間、航空機資産、空港、空港ゲートの割り当（ａｉｒｐｏｒｔ ｇａｔｅ ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ）、地上勤務員、およびフライト乗務員を含むが、これらに限定されない）、ならびにこれらの組み合わせの少なくとも１つを含む。基礎的な航空路線スケジュールの各フライトには、これらの種類の詳細（その部分集合を含む）が含まれてもよい。例として、特定の航空会社に関する基礎的な航空路線スケジュールは、１日につき約３，０００のフライトを含んでもよい。したがって、基礎的な航空路線スケジュールは、複雑ではあるが、データベースシステム１２５によって作成、記憶、および管理されるのによく適し得る。データベースシステム１２５は、リレーショナルデータベース、多次元データベース、エクステンシブル・マークアップ・ランゲージ（ＸＭＬ）ドキュメント、または構造化されたデータおよび／もしくは構造化されていないデータを記憶する任意の他のデータ記憶システムを備えてもよい。データベースシステム１２５は、一般性の制限または喪失なしに、いくつかのリレーショナルデータベース、多次元データベース、および／または他のデータソース（オブジェクト指向データベース、ハイブリッドデータベース、および「クラウド」でサービスとして提供され得るインメモリデータベースシステムを含む他の種類のデータベース管理システム）間に分散されたそのデータを有する分散データベースシステムを備えてもよい。

本明細書の一部の態様において、最適化モジュール１０５は、最適化された航空路線スケジュール１３０を生成、計算、または算出する目的で基礎的な航空路線スケジュール１１５を処理するために１つ以上のアルゴリズムを使用してもよい。一部の実施形態において、最適化モジュール１０５は、１組のアルゴリズムから少なくとも１つのアルゴリズムを用いて、最適化モジュール１０５に入力された航空路線スケジュール（例えば、基礎的な航空路線スケジュール１１５）の最適化を遂行または実行してもよい。１組のアルゴリズムは、最適化された航空路線スケジュールの処理および算出に適用可能なものとして現在知られているまたは将来知られるようになる任意のアルゴリズムまたは技術を含んでもよい。一部の実施形態において、１組のアルゴリズムは、結合ベースのアルゴリズム（ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ−ｂａｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）、ストリングベースのアルゴリズム（ｓｔｒｉｎｇ−ｂａｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）、整数線形計画法を用いる他のアルゴリズム、人工知能アルゴリズム、および他のヒューリスティックスベースのアルゴリズムの少なくとも１つを含んでもよく、この場合、最適化モジュール１０５によって実行される特定の最適化アルゴリズムは、ユーザ指定の選択または選好、遂行される最適化の複雑さ、およびこれらの組み合わせに依存してもよい。一部の態様において、最適化モジュール１０５によって航空路線スケジュールを最適化する際に使用する特定のアルゴリズムの選択は、モジュールを実装する装置、システム、または機器によって自動的に達成されてもよい。

本発明の一例において、所定のスケジュールの実施に必要な航空機の総数を最小にする結合ベースの最適化モデルまたは最適化アルゴリズムが、最適化モジュール１０５によって使用されてもよい。結合ベースのモデルは、スケジュール内のすべての都市ペアの交通頻度（ｔｒａｆｆｉｃ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）が、出力スケジュールにおいて維持されることの保証、各ステーションにおける航空機の交通量バランス（ａｉｒｃｒａｆｔ ｆｌｏｗ ｂａｌａｎｃｅ）（すなわち、各ステーションにおける到着フライトおよび出発フライトのバランス）の保証、複数日にわたる（例えば、今日から翌日にかけておよび前日から今日にかけての）航空機の交通量の平衡化、および航空機の定員を含む４つの主な要素または制約を考慮してもよい。また、モデルは、付加的な制約（空港の交通量制限、カーフュー（ｃｕｒｆｅｗ）、航空機の交替時間（ｔｕｒｎ ｔｉｍｅ）、人員の交替時間、乗客の乗り換え時間など）を組み込んでもよい。

一部の態様において、最適化モジュール１０５によって遂行される最適化は、１つ以上の指定された目的に従って実行される。目的は、ユーザ（例えば、最適化の管理者）または他の団体（例えば、航空会社、政府機関など）によって提供されてもよい。一部の実施形態において、目的は、収入計画、交通密度（ｔｒａｆｆｉｃ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、交通パターン、航空機の交替時間、空港流動率（ａｉｒｐｏｒｔ ｆｌｏｗ ｒａｔｅ）、および混乱の復旧契機（ｄｉｓｒｕｐｔｉｏｎ ｒｅｃｏｖｅｒｙ ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｙ）の１つ以上を含んでもよく、考慮してもよい。例として、最適化モジュール１０５による最適化のための目的は、計画されたスケジュールを達成する費用の最小化（燃料費用、人員費用などの最小化を含む）、航空機の利用の最大化、およびスケジュールのロバスト性の最大化を単独でまたは組み合わせて含んでもよい。さらなる目的および／または他の目的が、特定の航空路線スケジュールを最適化するために使用されてもよいが、その要素もまた、最適化モジュール１０５によって考慮され、適用されてもよい。本明細書で言及されているように、運航の混乱の復旧契機は、一般に３つの主な特性によって特徴付けられ得る。すなわち、航空機の交替の継続時間、航空機の交替の時刻、および航空機の交替の場所の特性である。これらの３つの特性は、航空機の交替およびフライト接続性に関する費用関数／報酬関数によって最適化モジュールに組み込まれてもよい。また、復旧契機は、システムにおいて予備の航空機の数によって特徴付けられてもよい。一部の態様において、本開示の一実施形態は、復旧契機を生み出すために上で言及した費用目的／報酬目的に従って交通網にわたり予備の航空機を配分してもよい。別の態様において、復旧契機およびスケジュールのロバスト性は、航空機の交替および／または人員の交替における余分なバッファ時間によって特徴付けられてもよく、これは、上で言及したモデルの制約および／または費用目的／報酬目的に組み込まれてもよい。

最適化モジュール１０５によって使用されるアルゴリズムおよび指定された目的に基づいて、その出力１３０は、指定された目的を達成するために最適化された、フライトのスケジューリングおよび航空機のルーティングに関する解決策を提供する。最適化モジュールの出力は、ロバスト性解析モジュール１１０への入力として使用される。

ロバスト性解析モジュール１１０は、主として、最適化モジュール１０５によって出力された最適化された航空路線スケジュール１３０のロバスト性を評価する処理を実行または遂行してもよい。一部の態様において、ロバスト性解析は、最適化されたスケジュール１３０のロバスト性を評価するために航空路線運航のシミュレーション（すなわち、「仮想航空路線」）を使用する。一部の態様において、ロバスト性解析モジュール１１０は、本明細書では「シミュレーション」モジュールとも呼ばれ得る。

本発明の一部の態様において、ロバスト性解析モジュール１１０は、航空路線運航障害の根本原因解析を行う。本明細書で使用される場合、航空路線運航障害は、スケジュールからの逸脱をもたらすようにスケジュールの実際の実行に影響を及ぼす出来事、事件、または状況であってもよい。航空路線運航障害は、フライトの運航の日にまたはフライトの運航の前の日に（すなわち、フライトの運航の直前に、フライトの運航の近くに、またはフライトの運航中に）発生し得る。航空路線運航障害の一部の例は、天候関連の遅延、乗客の接続遅延、フライト乗務員関連の遅延、空港関連の遅延、航空機関連の遅延、および他の要素を含むが、これらに限定されない。さらに、航空路線運航障害は、根本原因（例えば、航路上のハブ空港での吹雪）および伝播遅延原因（ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｄｅｌａｙ ｃａｕｓｅ）（例えば、航路上の中西部のハブ空港での吹雪に起因して東海岸の空港で遅延する接続フライト）を含む。

本発明の一部の態様によれば、ロバスト性解析モジュール１１０は、航空路線運航障害の根本原因を算出し、使用するように動作可能であってもよい。一部の実施形態において、ロバスト性解析モジュール１１０は、処理のためにロバスト性解析モジュール１１０に提供され得る、航空路線運航障害の根本原因を少なくとも考慮し、処理するように動作可能であってもよい。

ロバスト性解析モジュール１１０は、最適化モジュール１０５によって生成されたフライト計画１３０のロバスト性メトリックをさらに評価するように動作可能であってもよい。本発明の一部の実施形態によれば、モジュール１１０のロバスト性評価は、シミュレーションに入力される特定された障害根本原因を用いてシミュレーションベースの方法または処理によって行われる。一部の態様において、特定された障害根本原因は、根本原因が抽出された参照スケジュールに対応する、ある歴史的な運航日に航空路線網が被る何らかの現実的な障害を表してもよい。別の例において、ユーザは、スケジュールのロバスト性のベンチマークテストおよび／またはストレステストを目的として、何らかの典型的な障害状況を表す仮想障害をシミュレーションに入力してもよい。本明細書で使用される場合、航空路線スケジュールのロバスト性は、スケジュールが航空路線運航障害に対してどの程度脆弱であるか（または脆弱でないか）を示す。スケジュールがロバストであればあるほど、スケジュールは、計画された航空路線スケジュール（例えば、最適化されたスケジュール１３０）から逸脱せずに航空路線運航障害を吸収するより大きな能力を有する。

ロバスト性を評価するシミュレーションベースの方法に関して、本発明の実施形態が、航空路線を含むフライトの極めて詳細な運航をモデル化する航空路線運航シミュレーションを使用してもよいことが指摘される。例えば、フライトの詳細は、フライトのあらゆる態様を含んでもよく、フライトのあらゆる態様は、出発ゲート、滑走路への誘導滑走（ｔａｘｉ ｏｕｔ）、離陸、巡航、着陸、ターミナルへの誘導滑走（ｔａｘｉ ｉｎ）、到着ゲート、空港交通規制、カーフュー、コックピット乗務員、客室乗務員、地上勤務員、異なるサービスクラスの乗客、および他のフライトの態様を含むが、これらに限定されない。したがって、シミュレーションは、仮想航空路線のモデリングと呼ばれ得る。

一部の態様において、１組の、ロバスト性の重要業績評価指標（ＫＰＩ：ｋｅｙ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｉｎｄｉｃｅｓ）が、ロバスト性評価から生成される。ロバスト性解析モジュール１１０の出力は、１組の定量的尺度または定量的メトリック１４０を含んでもよい。定量的メトリック１４０は、ロバスト性解析モジュール１１０によって評価された特定の最適化されたスケジュールのロバスト性の値の表示または表現を提供してもよい。最適化されたスケジュールのロバスト性の値の表示または表現は、１つ以上のＫＰＩ１４０の観点から表されてもよい。ＫＰＩは、航空路線スケジュールの業績（ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）の重要な、洞察に満ちた、または主な指標として、航空会社（または他の団体）の要素および考慮事項の値を示してもよい。一部の態様において、ロバスト性の表現の値は、尺度値、相対ランキング値、正規化値、および他の値形式を含んでもよい。ＫＰＩは、定時出発、定時到着、フライト遅延、欠航、乗客満足度、積荷、収入、および費用に関係する、航空会社の業績を特徴付けてもよい。

図１に示されているように、最適化モジュール１０５およびロバスト性解析モジュール１１０は、閉ループフィードバック構成に構成されてもよく、この場合、最適化モジュール１０５の出力は、ロバスト性解析モジュール１１０に入力される。さらに、ロバスト性解析モジュールの出力は、ロバスト性評価の結果１３５が、ＫＰＩに関する所望の規定閾値を満たさないか、またはこれを最低でも満足しない（すなわち、これ未満である）場合に最適化モジュールにフィードバックされてもよい。ロバスト性解析モジュール１１０の出力は、最適化モジュール１０５にフィードバックを提供し、その最適化処理は、図１の閉ループシステムのロバスト性解析モジュール１１０によって評価されるときにうまくいけば満足のいくＫＰＩ値を達成する新しい最適化されたスケジュールを生成するために、更新された最適化モジュールパラメータを用いて再算出または再計算されてもよい。ロバスト性解析モジュールの出力が、ＫＰＩ閾値１４０を満たす場合、さらなる最適化および評価は遂行され得ず、得られたＫＰＩ値の記録もしくは他の報告および／または新しく最適化されたスケジュールが生成されてもよい。生成された記録または報告は、ファイルに保存されてもよく、メッセージとしてシステムまたは装置（図１には示されていない）に伝送されてもよく、およびユーザまたは他の団体に提供されてもよい。しかしながら、ロバスト性解析モジュール１１０の出力が、ＫＰＩ閾値１４０を満たさない場合、さらなる最適化および評価が、ＫＰＩ閾値が満たされるまで繰り返し遂行されてもよい。

一部の実施形態において、航空路線スケジュールの最適化およびシミュレーションベースの方法を用いたそのロバスト性の評価を含む、システム１００によって遂行される繰り返し処理は、満足のいくまたは許容可能なＫＰＩ値を有するスケジュールに対して繰り返し遂行されてもよい。一部のこのようなケースにおいて、繰り返し処理は、ロバスト性評価結果１３５が、最適化モジュールにフィードバックされ、これにより、更新されたパラメータ設定による最適化処理の新しい繰り返しに関するガイダンスが提供されるように繰り返されてもよい。一部の態様において、最適化モデルによって考慮されるパラメータは、所望のＫＰＩを達成する目的で調整されてもよい。一部の実施形態において、システム１００は、最適化処理１０５が、ユーザ（または他の団体）によって設定され、ロバスト性解析モジュール１１０によって評価されるロバスト性要求を満たすフライト計画を生成したときに終了し、最終的な最適化された航空路線スケジューリング計画を出力する。最終的な最適化されたスケジュールおよび最終的な最適化された計画に関するＫＰＩ値の少なくとも一方を含む記録および／または報告が、他の装置（例えば、ディスプレイ）、システム（例えば、データベース管理システムまたは他のデータパーシステンス（ｄａｔａ ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅ））、およびサービス（例えば、航空会社組織内の航空路線管理者によって使用されるクラウドベースのデータ視覚化サービス）に生成、記憶、および伝送されてもよい。

一部の態様において、システム１００およびこれにより遂行される処理は、１つ以上の最適化およびロバスト性の目的および目標に関して航空路線スケジューリング計画を最適化し、前記最適化された計画のロバスト性を評価するために使用されてもよい。図２は、本発明の一部の実施形態に係る、システムによって遂行され得る処理の例証的なフロー図の描写である。一部の態様において、システム１００が、図２に示されている処理２００の動作の少なくとも一部を実施するために使用されてもよい。部分的に、処理２００に関係するいくつかの詳細は、システム１００の紹介および解説において上で提示されている。したがって、次に図２の完全な解説が、以下で開示されるが、本質的に繰り返しになり得る特定の詳細は、既に本明細書に開示されているため繰り返されない場合がある。

図２を参照すると、民間航空会社のフライトオペレーションのためのロバストな交通網の計画の最適化のためのプラットフォームまたはフレームワークを提供することに関係する処理が開示されている。処理２００は、処理の動作を実行するように構成されたシステム、アプリケーション、または機器によって実施されてもよい。一般に、フロー２００は、効率的に（１）航空路線スケジュールまたは航空路線計画を最適化し、（２）最適化された計画のロバスト性を評価する処理に関する（なお、評価は、定量的評価である）。一部の実施形態において、システム１００を具体化する機器、装置、またはシステムの様々なハードウェア要素が、処理２００を遂行するためにプログラム命令を実行する。例として、航空路線のスケジュール計画者は、航空会社によって決定された収入計画を最小の資産費用で実行するのと同時に、運航業績（ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）の現在のレベルを維持するか、またはこれを超えたい場合がある。この例を通じて、収入計画は、すべての都市ペア間の交通頻度の要求であり、資産（またはリソース）は、航空機、人員、および航空会社の他のリソースであり、運航業績の主なメトリックは、定時到着率および欠航率、定時出発、定時到着、フライト遅延、欠航、乗客満足度、積荷、収入、ならびに費用であってもよい（なお、運航業績は、障害が発生したときのスケジュールの復旧の契機によっても影響を受け得る）。この例示的な使用事例は、（１）すべての必要な交通頻度を包含し、かつ最小数の航空機を要求するフライト計画を設計する方法、（２）定時到着率が基準レベルに維持される（または基準レベルを上回る）ように航空機の経路を設計する方法、および（３）フライト計画における十分な復旧契機（航空機の入れ替えおよび／または人員の入れ替えなど）を可能にする方法に関する課題に答えようとし得る。

一部の実施形態において、ハードワイヤード回路が、一部の実施形態に係る処理の実施のためのプログラム命令の代わりにまたはこれと組み合わせて使用されてもよい。処理２００（ならびに本明細書に開示されている他の処理およびサブ処理）を実施するためにシステム、装置、または機器によって実行され得るプログラム命令は、非一時的な有形媒体に記憶されてもよいし、または非一時的な有形媒体として具体化されてもよい。したがって、実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェアの特定の組み合わせに限定されない。

動作２０５の前に、装置またはシステム（図示せず）（例えば、分散データベースシステムのサーバ側の計算装置（例えば、アプリケーションサーバ）など）上で動作するアプリケーションまたはサービスが、航空路線スケジュールまたは航空路線計画を作成、管理、および維持するために開発され、導入されてもよい。処理２００は、装置またはシステムから航空路線スケジュールを受信してもよい。

動作２０５において、基礎的な航空路線スケジュールが受信される。スケジュールは、処理２００を実施する装置またはシステムと一体化されてもよいし、あるいはこれらから切り離されてもよい通信インターフェースまたは通信装置から受信されてもよい。一部の態様において、基礎的なスケジュールは、計画もしくはそこから導出された複数の計画の計画された使用の数ヶ月も前に作成された、新しく提出された航空路線スケジュールもしくは航空路線計画であってもよい。

動作２１０において、動作２０５で受信された計画が、１つ以上の指定された目的に基づいて計画を最適化するために最適化モジュール（例えば、１０５）に伝送される。最適化モジュールの所望の目的は、動作２０５の前にまたは動作２０５の一部としてユーザ（例えば、航空路線スケジュール計画の管理者など）または他の公認団体によって指定されてもよい。

動作２１５において、動作２１０で最適化された航空路線スケジュールのロバスト性が、入力としてロバスト性評価モデル（例えば、モジュール１１０）に提供されてもよい。一部の実施形態において、シミュレーションベースの方法または処理は、最適化された計画のロバスト性を評価するために使用され、その場合、評価は、フライトオペレーションの近くおよび／または最中に発生するか、または発生し得る、航空路線運航の障害を考慮する。

引き続き処理２００において、動作２２０は、評価からの、最適化された計画の業績の定量的尺度または定量的メトリックの算出または計算を含む。一部の態様において、定量的メトリックは、航空会社の業績の関連する重要な指標と見なされる１つ以上のＫＰＩの要素を含んでもよい。ＫＰＩは、特定の航空路線および／または航空路線の運航状況に関して決定された指定に基づいて算出されてもよい。一部の実施形態において、動作２２０は、ロバスト性解析モジュールによって達成されてもよい。動作２２０の定量的メトリックは、動作２２５において、最適化されて評価された計画がユーザまたは他の団体の指定された目的および業績基準を満たすか否かを判定するために所定の閾値（すなわち、業績基準値）と比較されてもよい。メトリックが、指定された基準を（最低でも）満足する場合、動作２３０は、ロバスト性の考慮を含む定量的メトリックおよび／または最適化された計画を含む報告を生成してもよい。

そうではなく、メトリックが、指定された業績基準を満足しない、または満たさない場合、処理２００は、更新された制約関数および／または目的関数を用いて、前に最適化された計画を最適化し、この新しく最適化された計画のロバスト性を評価するために動作２１０に戻ってもよい。一部の態様において、動作２１０で考慮される１つ以上のパラメータは、現在最適化され、評価されている最中の計画の業績を可能ならば改善するために、動作２２０からのフィードバックによって調整、更新、または通知されてもよい。

一部の態様において、本発明のロバスト性解析モジュールは、最適化モジュールにフィードバックを提供し、その場合、別の繰り返しが必要ならば、フィードバックは、最適化モジュールの制約関数および目的関数の調整および更新をガイドする。一部の態様において、本発明の開示されているシステム、方法、および媒体は、繰り返し動作し、繰り返し処理は、所定の業績閾値が生成されたスケジュールによって満たされたときに終了する。

図３は、一部の実施形態に係る計算装置のブロック図である。システム３００は、例えば、本明細書に開示されている処理を実施するための装置に関連付けられてもよい。システム３００は、通信ネットワーク（図３には示されていない）を介して別の装置またはシステム（例えば、管理者装置またはクライアント装置（図示せず））と通信するように構成された通信装置３２０に接続されたプロセッサ３０５（ワンチップマイクロプロセッサまたはマルチコアプロセッサの形態の１つ以上の市販の中央処理装置（ＣＰＵ）など）を備える。また、システム３００は、キャッシュ３１０（ＲＡＭメモリモジュールなど）を含んでもよい。システムは、入力装置３１５（例えば、内容を入力するためのタッチスクリーン、マウス、および／またはキーボード）ならびに出力装置３２５（例えば、タッチスクリーン、表示するためのコンピュータモニタ、ＬＣＤディスプレイ）をさらに含んでもよい。

プロセッサ３０５は、記憶装置３３０と通信する。記憶装置３３０は、磁気記憶装置（例えば、ハードディスクドライブ）、光学記憶装置、ソリッドステートドライブ、および／または半導体メモリ装置の組み合わせを含む任意の適切な情報記憶装置を備えてもよい。一部の実施形態において、記憶装置３３０は、データベースシステムを備えてもよく、データベースシステムは、一部の構成ではインメモリデータベースを含む。

記憶装置３３０は、本明細書の処理に従って航空路線スケジュール／計画を最適化し、そのロバスト性を評価するためにデータベースエンジン３３５の動作を制御するプログラムコードまたはプログラム命令を記憶してもよい。プロセッサ３０５は、最適化モジュール３３５およびロバスト性評価モジュール３４０を実施するための命令を遂行し、これにより、本明細書で説明されている実施形態のいずれかに従ってこれらを動作させてもよい。最適化モジュール３３５およびロバスト性評価モジュール３４０は、圧縮された形式、コンパイルされていない形式、および／または暗号化形式で記憶されてもよい。最適化モジュール３３５およびロバスト性評価モジュール３４０のためのプログラム命令は、他のプログラム要素（例えばクライアント、管理者、および周辺装置（図３には示されていない）とのインターフェースとなるようにプロセッサ３０５によって使用されるオペレーティングシステム、データベース報告システム、および／またはデバイスドライバなど）をさらに含んでもよい。また、記憶装置３３０は、データ３４５を含んでもよい。データ３４５は、一部の態様において本発明の処理の１つ以上（個々の処理、こららの処理の個々の動作、ならびに個々の処理および個々の処理動作の組み合わせを含む）を遂行する際にシステム３００によって使用されてもよい。例えば、データ３４５は、本発明の一部の実施形態によれば、データベースシステムのパーシステンス層（ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅ ｌａｙｅｒ）を備えてもよく、最適化の指定された目的、ターゲットＫＰＩ、フライト計画などを記憶してもよい。

一部の実施形態において、システムは、「クラウド」で動作され、これにより、地理的に分散したユーザが、システムを動作させ、障害情報を報告／入力し、およびスケジュールを得ることが可能となってもよい。図４は、一部の実施形態に係る計算システムまたは計算プラットフォームの論理ブロック図の例証的な描写である。システム４００は、例えば、本明細書に開示されている処理（例えば、処理２００）を実施するための装置に関連付けられてもよい。装置、システム、またはプラットフォームの論理的な表現または抽象だが、システム４００の実際の実施態様は、図４に描かれている特定の構成に限定されず、様々な構成に配置されるより少ない構成要素、付加的な構成要素、代替的な構成要素、置き換えられた構成要素を含んでもよい。例えば、通信および／または処理を補助する１つ以上の装置およびシステムが、本発明の範囲内で一般性の喪失なしに図４の２つ以上の構成要素の間に配置されてもよい。

システム４００は、クラウドベースのサービス４０５を含む。クラウドベースのサービス４０５は、サービスプロバイダ４１０によって提供されてもよい。サービス４０５は、一般性の制限または喪失なしに、ビジネスサービス（例えば、民間航空会社のフライトオペレーションのためのロバストな交通網の計画の最適化のためのプラットフォームまたはフレームワークなど）、クラウドベースのアプリケーション、ならびに他のアプリケーションおよびサービスであってもよい。一部の実施形態において、サービスプロバイダ４１０は、バックエンドシステム４１５、４２０、および４２５の実装におけるデータベースシステムのインスタンスを用いてもよい。バックエンド実装（ｂａｃｋｅｎｄ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ）４１５、４２０、および４２５は、１つ以上のサービスおよびアプリケーション４０５をクライアント装置４３５に供給するために単独でまたは共同して動作してもよい。本明細書に開示されている処理および概念は、それらの任意の１つのシステムまたは技術的実施態様に限定されない。

一部の実施形態において、クラウドベースのサービス４０５の動作および可用性を支えるクライアント装置（または単にクライアント）４３５、サービスプロバイダ４１０、およびデータセンタ４３０は、互いに遠く離れた異なる場所に分散されてもよい。例えば、第１の都市（例えば、ニューヨーク）に配置されたクライアント４３５は、第２の都市（例えば、ボストン）に配置されたサービスプロバイダ４１０によって提供されるクラウドベースのサービス４０５を要求してもよく、この場合、データセンタ４３０が、データセンタとして具体化されてもよい。所望のサービスをクライアントに供給するために、一般的に、例えばバックエンド実装４２５およびデータセンタ４３０に対して多数の通信およびデータの呼び出しがなされてもよい。

一部の実施形態において、本発明の処理、媒体、およびシステムは、例えばビジネス計画サービスおよびこのようなサービスを提供するマシンまたは装置を強化する仕方でロバストな交通網の計画の最適化サービスを提供するように機能してもよい。本明細書に述べられているすべてのシステムおよび処理は、１つ以上の有形の非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶されたプログラムコードにおいて具体化されてもよい。このような媒体は、例えば、フロッピー(登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フラッシュドライブ、磁気テープ、および固体ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）または読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）の記憶ユニットを含んでもよい。したがって、実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェアの特定の組み合わせに限定されない。

一部の実施形態において、本発明の態様は、異なる装置にわたって、効果的には領域全体にわって一貫性のある方法でエンティティまたは他のアプリケーションの復旧を管理するためにアプリケーション、装置、またはシステムによって実施されてもよい。

本明細書で使用される場合、情報は、例えば（ｉ）別の装置からプラットフォーム１００、または、（ｉｉ）別のソフトウェアアプリケーション、モジュール、もしくは任意の他のソースからプラットフォーム１００内のソフトウェアアプリケーションもしくはモジュールによって／に「受信」または「伝送」されてもよい。

当業者によって理解されるように、本発明の態様は、システム、方法、またはコンピュータプログラム製品として具体化されてもよい。したがって、本発明の態様は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）、またはソフトウェアおよびハードウェアの態様を組み合わせた実施形態の形態をとり得る。なお、これらはすべて、本明細書では概して「回路」、「モジュール」、または「システム」と呼ばれ得る。さらに、本発明の態様は、１つ以上のコンピュータ可読媒体であって、そこで具体化されるコンピュータ可読プログラムコードを有する１つ以上のコンピュータ可読媒体で具体化されるコンピュータプログラム製品の形態をとり得る。

図面のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態に係る、システム、方法、およびコンピュータプログラム製品の可能な実施態様のアーキテクチャ、機能、および動作の態様を示している。この点について、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、指定された論理機能を実施するための１つ以上の実行可能命令を含む、コードのモジュール、セグメント、または部分を表し得る。一部の代替的な実施態様において、特定のブロックで言及されている機能は、図に示されている順序から外れて果たされてもよい。例えば、関連する機能に応じて、連続して示されている２つのブロックは、実際には、実質的に同時に実行されてもよいし、あるいは、これらのブロックは、場合により逆の順序で実行されてもよい。また、ブロック図および／またはフローチャート図の各ブロックならびにブロック図および／またはフローチャート図のブロックの組み合わせは、指定された機能もしくは動作を遂行する特殊用途のハードウェアベースのシステムまたは特殊用途のハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせによって実施されてもよいことに留意されたい。

本明細書で説明されている方法のすべてが、コンピュータ可読記憶媒体において具体化される異なるソフトウェアモジュールを含むシステムを用意する付加的なステップを含んでもよく、このモジュールが、例えば、ブロック図に描かれているおよび／または本明細書で説明されている要素のいずれかまたはすべてを含んでもよいことに留意すべきである。さらに、コンピュータプログラム製品は、本明細書で説明されている１つ以上の方法ステップ（異なるソフトウェアモジュールを有するシステムの用意を含む）を実行するように実施されるように適合されたコードを有するコンピュータ可読記憶媒体を含んでもよい。

実施形態は、特定の背景に関して説明されているが、一部の実施形態は、一般性の喪失なしに、他の種類の装置、システム、および構成に部分的または全体的に関連付けられてもよい。

本明細書で説明されている実施形態は、例証目的のものに過ぎない。当業者ならば、修正および変更を加えて実施され得る他の実施形態を認めるであろう。当業者ならば、上で説明した実施形態の様々な適合例および修正例が、特許請求の範囲およびその精神から逸脱することなく構成され得ることを理解するであろう。したがって、特許請求の範囲は、具体的に本明細書で説明されているもの以外にも実施され得ることが理解されるべきである。

１００ システム、プラットフォーム
１０５ 最適化モジュール、最適化処理
１１０ ロバスト性解析モジュール
１１５ 基礎的な航空路線スケジュール
１２０ 通信装置、通信インターフェース
１２５ データベース、データベースシステム
１３０ 最適化された航空路線スケジュール、フライト計画
１３５ ロバスト性評価結果
１４０ 定量的メトリック
２００ フロー、処理
２０５ 動作
２１０ 動作
２１５ 動作
２２０ 動作
２２５ 動作
２３０ 動作
３００ システム
３０５ プロセッサ
３１０ キャッシュ
３１５ 入力装置
３２０ 通信装置
３２５ 出力装置
３３０ データ記憶装置
３３５ 最適化モジュール、データベースエンジン
３４０ ロバスト性評価モジュール
３４５ データ
４００ システム
４０５ クラウドベースのサービス、アプリケーション
４１０ サービスプロバイダ
４１５ バックエンドシステム
４２０ バックエンドシステム
４２５ バックエンドシステム
４３０ データセンタ
４３５ クライアント装置

Claims (17)

1. システム（１００、３００）であって、
   少なくとも１つのフライトに関連する詳細を含む基礎的な航空路線スケジュール（１１５）を受信するように動作する通信装置（１２０、３２０）と、
   前記通信装置（１２０、３２０）から前記基礎的な航空路線スケジュール（１１５）を受信し、前記基礎的な航空路線スケジュール（１１５）を最適化する最適化モジュール（１０５、３３５）と、
   前記最適化された航空路線スケジュール（１３０）を受信し、そのロバスト性を評価するロバスト性解析モジュール（１１０、３４０）と、
   プログラム命令を記憶するメモリ（３１０）と、
   前記メモリ（３１０）に接続され、かつ前記最適化モジュール（１０５、３３５）および前記ロバスト性解析モジュール（１１０、３４０）と通信する少なくとも１つのプロセッサ（３０５）であって、
   前記最適化モジュール（１０５、３３５）によって、前記最適化された航空路線スケジュール（１３０）を生成するために少なくとも１つの指定された最適化目的に従って前記基礎的な航空路線スケジュール（１１５）を最適化し、
   前記ロバスト性解析モジュール（１１０、３４０）によって、１組の定量的な指標を生成するためにシミュレーションベースの処理の実行に基づいて前記最適化された航空路線スケジュール（１３０）のロバスト性を評価し、および、
   前記１組の定量的な指標の記録を生成する
   前記プログラム命令を実行するように動作する少なくとも１つのプロセッサ（３０５）と、
   を備え、
   前記ロバスト性解析モジュール（１１０、３４０）が、さらに、
   前記最適化された航空路線スケジュール（１３０）の前記評価されたロバスト性が、所定のロバスト性閾値を満たすか否かを判定し、
   前記最適化された航空路線スケジュール（１３０）の前記評価されたロバスト性が、前記所定のロバスト性閾値を満たす場合、前記１組の定量的な指標の前記記録を生成することに進み、
   前記最適化された航空路線スケジュール（１３０）の前記評価されたロバスト性が、前記所定のロバスト性閾値を満たさない場合、更新されたパラメータ設定に基づいて前記最適化された航空路線スケジュール（１３０）の前記ロバスト性をさらに最適化して評価するために前記生成された１組の定量的な指標を使用する、
   システム（１００、３００）。
2. 前記少なくとも１つのフライトに関連する前記詳細が、フライト数と、フライト出発時間と、フライト到着時間と、フライト出発空港と、フライト到着空港と、前記少なくとも１つのフライトに関する航空機の種類と、前記少なくとも１つのフライトに関するフライト乗務員の詳細と、所望の都市ペア、所望のフライト時間、ブロック時間、航空機資産、空港、空港ゲートの割り当て、地上勤務員、およびフライト乗務員を含むが、これらに限定されない、フライトに関係する他の特殊情報と、これらの組み合わせとの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム（１００、３００）。
3. 前記最適化モジュール（１０５、３３５）が、１組のアルゴリズムから少なくとも１つのアルゴリズムを用いて前記最適化を実行し、前記１組のアルゴリズムが、結合ベースのアルゴリズム、ストリングベースのアルゴリズム、人工知能アルゴリズム、および他のヒューリスティックスベースのアルゴリズムの少なくとも１つを含み、実行される特定の最適化アルゴリズムが、ユーザの指定、前記最適化の複雑さ、およびこれらの組み合わせに依存する、請求項１または２に記載のシステム（１００、３００）。
4. 前記少なくとも１つの指定された最適化目的が、収入計画、交通密度、交通パターン、航空機の交替時間、空港流動率、および復旧契機の少なくとも１つに基づく、請求項１から３のいずれかに記載のシステム（１００、３００）。
5. 前記１組の定量的な指標を生成するために前記シミュレーションベースの処理を実行する前記ロバスト性解析モジュール（１１０、３４０）が、航空路線運航障害の特定された根本原因、ユーザ定義の障害、および仮想障害の少なくとも１つを少なくとも部分的に考慮する、請求項１から４のいずれかに記載のシステム（１００、３００）。
6. 計算システム（１００、３００）のプロセッサ（３０５）によるプログラム命令の実行に応じて前記計算システム（１００、３００）によって実施される方法であって、
   通信装置（１２０、３２０）が、少なくとも１つのフライトに関連する詳細を含む基礎的な航空路線スケジュール（１１５）を受信するステップと、
   前記プロセッサ（３０５）が、最適化された航空路線スケジュール（１３０）を生成するために少なくとも１つの指定された最適化目的に従って前記基礎的な航空路線スケジュール（１１５）を最適化するステップと、
   前記プロセッサ（３０５）が、１組の定量的な指標を生成するためにシミュレーションベースの処理の実行に基づいて前記最適化された航空路線スケジュール（１３０）のロバスト性を評価するステップと、
   前記プロセッサ（３０５）が、前記１組の定量的な指標の記録を生成するステップと、
   を含み、
   前記プロセッサ（３０５）が、前記最適化された航空路線スケジュール（１３０）の前記評価されたロバスト性が、所定のロバスト性閾値を満たすか否かを判定するステップと、
   前記プロセッサ（３０５）が、前記最適化された航空路線スケジュール（１３０）の前記評価されたロバスト性が、前記所定のロバスト性閾値を満たす場合、前記１組の定量的な指標の前記記録を生成することに進むステップと、
   前記プロセッサ（３０５）が、前記最適化された航空路線スケジュール（１３０）の前記評価されたロバスト性が、前記所定のロバスト性閾値を満たさない場合、更新されたパラメータ設定に基づいて前記最適化された航空路線スケジュール（１３０）の前記ロバスト性をさらに最適化して評価するために前記生成された１組の定量的な指標を使用するステップと、
   をさらに含む、
   方法。
7. 前記少なくとも１つのフライトに関連する前記詳細が、フライト数と、フライト出発時間と、フライト到着時間と、フライト出発空港と、フライト到着空港と、前記少なくとも１つのフライトに関する航空機の種類と、前記少なくとも１つのフライトに関するフライト乗務員の詳細と、所望の都市ペア、所望のフライト時間、ブロック時間、航空機資産、空港、空港ゲートの割り当て、地上勤務員、およびフライト乗務員を含むが、これらに限定されない、フライトに関係する他の特殊情報と、これらの組み合わせとの少なくとも１つを含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記最適化が、１組のアルゴリズムから少なくとも１つのアルゴリズムを用いて実行され、前記１組のアルゴリズムが、結合ベースのアルゴリズム、ストリングベースのアルゴリズム、人工知能アルゴリズム、および他のヒューリスティックスベースのアルゴリズムの少なくとも１つを含み、使用される特定の最適化アルゴリズムが、ユーザの指定、前記最適化の複雑さ、およびこれらの組み合わせに依存する、請求項６または７に記載の方法。
9. 前記少なくとも１つの指定された最適化目的が、収入計画、交通密度、交通パターン、航空機の交替時間、空港流動率、および復旧契機の少なくとも１つに基づく、請求項６から８のいずれかに記載の方法。
10. 前記少なくとも１つの指定された最適化目的が、復旧契機に基づき、
    前記復旧契機が、航空機の交替の継続時間、航空機の交替の時刻、および航空機の交替の場所によって特徴付けられる、
    請求項９に記載の方法。
11. 前記１組の定量的な指標を生成する前記シミュレーションベースの処理が、航空路線運航障害の特定された根本原因、ユーザ定義の障害、および仮想障害の少なくとも１つを少なくとも部分的に考慮する、請求項６から１０のいずれかに記載の方法。
12. コンピュータプロセッサ（３０５）によって実行されたときに前記コンピュータプロセッサ（３０５）にロバストな交通網の計画の最適化に関連する方法を遂行させる命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
    前記コンピュータプロセッサ（３０５）によって実行可能なプログラム命令であって、
    通信装置（１２０、３２０）が、少なくとも１つのフライトに関連する詳細を含む基礎的な航空路線スケジュール（１１５）を受信し、
    前記コンピュータプロセッサ（３０５）が、最適化された航空路線スケジュール（１３０）を生成するために少なくとも１つの指定された最適化目的に従って前記基礎的な航空路線スケジュール（１１５）を最適化し、
    前記コンピュータプロセッサ（３０５）が、１組の定量的な指標を生成するためにシミュレーションベースの処理の実行に基づいて前記最適化された航空路線スケジュール（１３０）のロバスト性を評価し、および
    前記コンピュータプロセッサ（３０５）が、前記１組の定量的な指標の記録を生成する
    プログラム命令を含み、
    前記コンピュータプロセッサ（３０５）によって実行可能な前記プログラム命令であって、
    前記コンピュータプロセッサ（３０５）が、前記最適化された航空路線スケジュール（１３０）の前記評価されたロバスト性が、所定のロバスト性閾値を満たすか否かを判定し、
    前記コンピュータプロセッサ（３０５）が、前記最適化された航空路線スケジュール（１３０）の前記評価されたロバスト性が、前記所定のロバスト性閾値を満たす場合、前記１組の定量的な指標の前記記録を生成することに進み、
    前記コンピュータプロセッサ（３０５）が、前記最適化された航空路線スケジュール（１３０）の前記評価されたロバスト性が、前記所定のロバスト性閾値を満たさない場合、更新されたパラメータ設定に基づいて前記最適化された航空路線スケジュール（１３０）の前記ロバスト性をさらに最適化して評価するために前記生成された１組の定量的な指標を使用する
    前記プログラム命令をさらに含む、
    非一時的なコンピュータ可読媒体。
13. 前記少なくとも１つのフライトに関連する前記詳細が、フライト数と、フライト出発時間と、フライト到着時間と、フライト出発空港と、フライト到着空港と、前記少なくとも１つのフライトに関する航空機の種類と、前記少なくとも１つのフライトに関するフライト乗務員の詳細と、所望の都市ペア、所望のフライト時間、ブロック時間、航空機資産、空港、空港ゲートの割り当て、地上勤務員、およびフライト乗務員を含むが、これらに限定されない、フライトに関係する他の特殊情報と、これらの組み合わせとの少なくとも１つを含む、請求項１２に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
14. 前記最適化が、１組のアルゴリズムから少なくとも１つのアルゴリズムを用いて実行され、前記１組のアルゴリズムが、結合ベースのアルゴリズム、ストリングベースのアルゴリズム、人工知能アルゴリズム、および他のヒューリスティックスベースのアルゴリズムの少なくとも１つを含み、使用される特定の最適化アルゴリズムが、ユーザの指定、前記最適化の複雑さ、およびこれらの組み合わせに依存する、請求項１２または１３に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
15. 前記少なくとも１つの指定された最適化目的が、収入計画、交通密度、交通パターン、航空機の交替時間、空港流動率、および復旧契機の少なくとも１つに基づく、請求項１２から１４のいずれかに記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
16. 前記少なくとも１つの指定された最適化目的が、復旧契機に基づき、
    前記復旧契機が、航空機の交替の継続時間、航空機の交替の時刻、および航空機の交替の場所によって特徴付けられる、
    請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
17. 前記１組の定量的な指標を生成する前記シミュレーションベースの処理が、航空路線運航障害の特定された根本原因、ユーザ定義の障害、および仮想障害の少なくとも１つを少なくとも部分的に考慮する、請求項１２から１６のいずれかに記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。