Optimization of airport operations : stand allocation, ground routing and runway sequencing

146 Pages·2016·5.26 MB·English

by  Julien Guépet

Optimization of airport operations : stand allocation,
ground routing and runway sequencing
Julien Gu´epet
To cite this version:
Julien Gu´epet. Optimization of airport operations : stand allocation, ground routing and
runway sequencing. Operations Research [cs.RO]. Universit´e Grenoble Alpes, 2015. English.
<NNT : 2015GREAM030>. <tel-01257637>
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THÈSE
Pour obtenir le grade de
DOCTEUR DE L’UNIVERSITÉ DE GRENOBLE
Spécialité : Mathématiques et Informatique
Arrêtéministérial:7août2006
Présentéepar
Julien GUEPET
Thèse dirigée par Jean-Philippe GAYON
préparée au sein du Laboratoire G-SCOP
et de l’École Doctorale MSTII
Optimisation de la gestion des
avions dans un aéroport
Affectation aux points de stationnement, rou-
tage au sol et ordonnancement à la piste
Thèse soutenue publiquement le 3 décembre 2015,
devant le jury composé de :
M. Christophe RAPINE
Professeur,UniversitédeLorraine,Président
M. Christian ARTIGUES
Directeurderecherche,CNRS,LAAS,Rapporteur
M. Dominique FEILLET
Professeur,EcoledesMinesdeSaint-Etienne,Rapporteur
M. Rodrigo ACUÑA-AGOST
Headofanalysisandresearch,Amadeus,INR,Co-encadrantdethèse
M. Olivier BRIANT
Maîtredeconférence,GrenobleINP,Co-encadrantdethèse
M. Jean-Philippe GAYON
Maîtredeconférence,HDR,GrenobleINP,Directeurdethèse
2
Table des matiŁres
1 Introduction 9
1.1 Les aØroports : goulet d’Øtranglement du tra(cid:28)c aØrien europØen . . . . . . . . . . 10
1.2 Le projet Airport Collaborative Decision Making . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.3 La rotation d’un avion au sol . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.3.1 De l’atterrissage au dØcollage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.3.2 Les infrastructures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.3.3 Di(cid:27)Ørences majeures avec les aØroports amØricains . . . . . . . . . . . . . 17
1.4 De multiples problŁmes d’optimisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.4.1 Le problŁme d’a(cid:27)ectation au point de stationnement . . . . . . . . . . . . 18
1.4.2 Le problŁme de routage au sol . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.4.3 Le problŁme d’ordonnancement (cid:224) la piste . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.4.4 Autres problŁmes d’optimisation liØs (cid:224) la rotation d’un avion . . . . . . . 20
1.5 RØsumØ des contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
1.6 Plan du manuscrit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2 Exact and heuristic approaches to the airport stand allocation problem 25
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.2 Literature review . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.3 The stand allocation problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.4 Complexity of the stand allocation problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.4.1 Current complexity status and contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.4.2 The stand allocation feasibility problem as a graph coloring problem . . . 34
2.4.3 The circular arc graph coloring problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.4.4 Complexity results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.5 A mixed integer programming formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3
2.5.1 A natural MIP formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.5.2 A better MIP formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
2.6 Heuristic approaches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.6.1 Spatial (or stand) decomposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.6.2 Time decomposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
2.6.3 Greedy algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
2.6.4 Ejection chain algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
2.7 Computational experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
2.7.1 Instances and tests environment. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
2.7.2 MIP 2.1 versus MIP 2.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
2.7.3 Comparison of algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
2.7.4 Feasibility . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
2.7.5 Passengers at contact stand versus number of towing operations . . . . . . 51
2.8 Conclusion and future prospects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
2.A Signi(cid:28)cant tow times . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3 The aircraft ground routing problem : Analysis of industry punctuality indi-
cators in a sustainable perspective 55
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.2 Literature review . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.2.1 The ground routing problem. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.2.2 The push back scheduling problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
3.2.3 Our contributions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
3.3 Ground routing problem formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.3.1 Single path model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.3.2 Alternate paths model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.4 Data set and instances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
3.5 Numerical results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
3.5.1 Sliding window optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
3.5.2 Including the punctuality key performance indicators . . . . . . . . . . . . 73
3.5.3 E(cid:27)ect of the number of paths . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
3.5.4 Bottleneck analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
3.6 Conclusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
4
3.A Other objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
4 The runway sequencing problem 85
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
4.2 Literature review . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
4.3 The single runway take-o(cid:27) sequencing problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
4.3.1 Continuous time MIP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
4.3.2 Discrete time IP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
4.4 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
4.4.1 Instances and test environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
4.4.2 Comparison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
4.4.3 In(cid:28)nite take-o(cid:27) slots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
4.5 Conclusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
5 Integration of runway sequencing and ground routing 105
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
5.2 Literature review . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
5.3 The integrated runway sequencing and ground routing prolem . . . . . . . . . . . 109
5.4 Sequential approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
5.5 Integer program considering the con(cid:29)icts of the ramp area . . . . . . . . . . . . . 113
5.5.1 Formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
5.5.2 Constraints reformulation and (cid:28)ltering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
5.5.3 Using the dynamic nature of the problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
5.5.4 Con(cid:29)icts of the ramp area . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
5.6 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
5.6.1 Instances and test environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
5.6.2 Algorithm comparison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
5.6.3 Improving computation times of IP Ramp . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
5.7 Conclusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
6 Conclusion 131
5
6
Remerciements
Je tiens tout d’abord (cid:224) remercier ceux qui me sont le plus cher, qui m’ont toujours accom-
pagnØ et qui je l’espŁre m’accompagneront toujours, mes proches. Mon amour, Alexandra. Ma
famille, Christine et Jean-Fran(cid:231)ois, Guillaume Emeline et Malo, Emilie Vincent et Baptiste,
Yann, Mireille et Jacques, Reine, Christophe. Ma belle-famille, FrØdØrique et Jean-Yves, Elsa,
Corentin, Fabienne et RØgis, Chantal, Paul.
Je tiens ensuite (cid:224) remercier mes encadrants, Olivier, Jean-Philippe et Rodrigo, pour m’avoir
accompagnØ et guidØ dans mes travaux, pour leur temps et leur patience, leur intelligence et
leur con(cid:28)ance, leur soutien et leur sympathie. Travailler quotidiennement avec des gens aussi
brillants et bienveillants fut rØel un plaisir et fut trŁs enrichissant, aussi bien humainement que
scienti(cid:28)quement. J’espŁre que mes travaux sont (cid:224) la hauteur de la qualitØ de l’encadrement que
j’ai eu la chance d’avoir durant ces trois ans. Je ne serais jamais arrivØ au bout de ce chemin
sans eux et je souhaite (cid:224) tout thØsard d’Œtre aussi bien encadrØ que je l’ai ØtØ.
Je tiens Øgalement (cid:224) remercier Amadeus, et particuliŁrement Semi et Rodrigo, pour avoir
cru en moi dŁs le dØbut et m’avoir o(cid:27)ert l’opportunitØ de faire ces travaux, pour m’avoir fait
con(cid:28)ance et laissØ une totale libertØ. Je suis conscient qu’une telle libertØ est une chance inou(cid:239)e,
j’ai ainsi eu l’opportunitØ d’explorer des horizons divers, parfois trŁs ØloignØs des applications
que recherchent souvent les industriels. Je considŁre que la mixitØ entre thØorie et application
est la plus grande richesse de mes travaux. Elle est le fruit de la con(cid:28)ance et de la libertØ qui
m’a ØtØ accordØes, merci in(cid:28)niment.
Je tiens aussi (cid:224) remercier GØraldine pour son accueil (cid:224) la tour de contr(cid:244)le de l’aØroport de
Lyon, et Tor et Simon pour leur accueil (cid:224) l’aØroport de Copenhague, pour leur conseils avisØs
ainsi que leurs explications.
Jetiens(cid:224)remercierNadia,LaurentetHadrienpourm’avoirdonnØl’opportunitØd’enseigner.
Enseigner l’informatique et la recherche opØrationnelle sous votre tutelle fut une expØrience trŁs
enrichissante et trŁs agrØable, j’espŁre qu’une telle opportunitØ se reprØsentera un jour.
7
Je tiens en(cid:28)n (cid:224) remercier tous mes amis et collŁgues, pour leur soutien et pour tout les bons
moments passØs ensemble, indispensables (cid:224) la rØussite de l’Øpreuve qu’est la thŁse. Mes amis,
Alexandre, Bastien, ClØment et Marie, Emilie et Martin. Mes collŁgues et maintenant amis de
G-SCOP,quejenepeuxpastousciter,maisjetiens(cid:224)remercierparticuliŁrementBoris,Lucileet
Geo(cid:27)rey, ChloØ et Gabriel, Lucie et Anne-Laure ma seconde maman. Mes collŁgues d’Amadeus,
mon dØpartement (INR) et particuliŁrement mon Øquipe. L(cid:224) encore, une liste exhaustive serait
trop longue, mais je tiens (cid:224) remercier Baptiste, Mourad, Dani, Thierry, Pranav, Alexandre,
Valentin, Alejandro et Ezequiel.
Pour (cid:28)nir, je tiens (cid:224) remercier tous ceux qui m’ont accueilli et hØbergØ pendant ces trois ans
d’itinØrance entre Sophia Antipolis et Grenoble.
8
Chapitre 1
Introduction
EnEurope,lesaØroportssontdeplusenpluscongestionnØs.Ilssontaujourd’huiresponsables
de 9,6% du retard des vols et optimiser leur capacitØ n’a jamais ØtØ aussi crucial.
Dans ce chapitre d’introduction, nous prØsentons le tra(cid:28)c aØrien europØen et la place de
premier ordre qu’occupe aujourd’hui les aØroports. Nous dØcrivons ensuite les di(cid:27)Ørentes infra-
structures qu’un avion utilise entre l’atterrissage et le dØcollage. Nous verrons que la gestion
des avions soulŁve des problŁmes d’optimisation complexes. Cette thŁse aborde les problŁmes
d’a(cid:27)ectation aux points de stationnement, de routage au sol et d’ordonnancement (cid:224) la piste.
Nous proposons en(cid:28)n un rØsumØ des contributions et prØsentons la structure de ce manuscrit.
Cette thŁse est une collaboration avec la sociØtØ Amadeus, dont le c(cid:247)ur de mØtier est le
dØveloppement de solutions pour l’industrie du transport et du tourisme. Amadeus propose
aujourd’hui un portefeuille de solutions pour les aØroports. Un e(cid:27)ort particulier a ØtØ portØ
sur le rØalisme de nos modØlisations, ainsi que sur le dØveloppement de mØthodes su(cid:30)samment
e(cid:30)caces pour pouvoir Œtre utilisØes en pratique. L’ensemble de nos approches a pu Œtre testØ et
validØ avec des donnØes rØelles d’aØroports europØens.
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