『运筹OR帷幄』原创
作者：覃含章 留德华叫兽
编者按
关于这个问题，本公号之前整理过一次。这次重新整理该问题主要从应用和就业两个角度介绍。在应用方面，比起其他答者，覃含章的回答较为全面，且增加了运筹学在航空业未来发展的展望。而留德华叫兽则从就业的角度，分析业内所需的运筹学知识，为从业者和学生提供了参考。因此本文选取二位的回答并加以整理，再一次探讨运筹学在航空业有哪些应用的话题。覃含章的回答来源于一篇14年Sabre发布的观点文章的翻译，也要再次感谢杨柳同学的劳动，和乌鸦同学的校对。
覃含章
一
运筹学的运用
运筹学相关的实际应用通常有一个共同特征，就是应用科学方法来解决涉及含有大量决策变量的复杂问题。这些应用一般首先从量化市场需求，并且明确商业目标和指定的商业约束条件；随后，便是利用数学术语抽象描述需要研究的问题，再用一系列模型例如线性或非线性优化模型、随机模型等来建模求解问题。通常，这些应用需要结合运筹学和大量的数据，因此确保数据的可信性和准确性也是非常重要的。
1.消费体验
当一个人计划旅行时，他第一步要做的是研究出往返他心仪目的地的最优出行方式。在这个消费过程中，需要根据消费者的往返时间结点整合所有交通工具的时刻表及实时的价格。这意味着要从数以万计的排列组合中选出一组行程，且这组行程的定价还要根据实时的座位库存数据不断调整更新。这个看似简单的消费需求，通常要求运算模型在几秒钟内对超过1亿的数据量进行综合评估来得出答案。
根据黄玉国际（Topaz International）的研究表明，Sabre的机票搜索引擎比其他两家行业巨头公司更容易找到便宜的机票。除了廉价机票，Sabre的搜索引擎多样性体还现在他可以提供多种筛选条件的选择，可以通过筛选实际出发时间、经停机票、直达机票、多式联运路线和运营商来确定最终的机票。通过这种复杂的运算模型，Sabre可以满足不同客户对不同行程的需求。
为了确保消费者在线下旅行社、线上代理商和航空公司主页等不同渠道都能购买到机票，Sabre也开发了一类算法，这类算法通过整合航空公司的可售机票数和客户提供的预计行程需求，可以提供7亿张机票信息，3亿条计价规则的并实时不断更新。目前，该算法支持着每天约2000万次的购票查询数，高峰期每秒550次的查询量。
图1.网络买机票日常
2. 机票定价与收益管理
如今的收益管理系统通过机票分销商、ATPCO（Airline Tariff Publishing Company航空运价发布公司）和SITA（Airline Tariff Publishing Company国际航空电信公司）消除信息延迟，提高定价过程的准确性。这种及时和精准的机票供应方案每年为航空公司带来大约10亿美元的增量收入。
在消费者确定选购机票的过程中，收益管理系统通过在适当时间以经过计算给出的价格向目标客户出售座位可以提高4%-8%的收益。1987年，Sabre通过对投标系统的改建，从飞行航段和旅客航段的收费管理，延伸出了O&D（基于出发和目的地配对的）收益管理。这使得网络运营商可以通过O&D分析模型辅助航空公司建设枢纽型网络。
该领域将继续通过更复杂的模型进行改进，例如基于消费者选择、网络收入管理需求和优化技术，考虑增值销售和多航班搭配效应，以优化航空公司的枢纽网络。这种收益管理模型对许多廉价航空公司倡导的免税或降税的方面显得尤为重要。
图2.航空收益管理
3、航班调度优化
为了确保航空公司更够给乘客提供最优的选择，Sabre整合优化了两个模型：消费者选择模型（可以定位消费者喜好如钟意的出发时间、飞行时长和航空公司）和大规模的网络优化模型。在此基础上Sabre提供设计的网络规划、航班调度和运力分配应用软件每年为航空公司带来85亿美元的收益，为全球百强航空公司中约80%的航空公司安排了3万亿公里的可用座位。
如今，具有决策支持能力的日程管理解决方案可以支持客户日程管理的各个方面，包括通过代码共享合作伙伴的行程图的分析，且目前最高支持提前5年创建行程。
对于拥有多种机型和承载能力高的航空公司来说，根据需求预测、收益和运营成本，运力分配模型可以提供航班最优分配方案。由此产生的分配方式在处理例如机组人员调度、维修计划和机场操作方面的表现也是值得称赞的。
总的来说，先进的网络规划、航班调度和运力分配应用程序使利润产生了超过5%到8%的增长，超越了传统管理模式。
Close-in Re-fleeting（机队规划）的经济效益：收入增加1%-1.4%；载客率增长0.5%-0.7%；收益率增长2.1%；
Sabre公司的咨询团队研究了几家运用过机队规划模型的航空公司。结果显示，航空公司的收入增长了1%到1.4%，载客率提高了0.5%到0.7%，产量增加了约2.1%。
4. 机队规划
对航空公司来说，提高收益的另一个潜在方案是机队规划航线。基于收益管理系统中的飞行航段和收入预估模块进行战略预测分析，来规划调整航班。这些因素被航班分配模型用于提高枢纽网络的收益绩效。
机队规划在计划和执行中获得了越来越多的潜在收益并得到了认可。Sabre的咨询研究表明，这种方法可以提高收入（1%到1.4%）、载客率（0.5%到0.7%）和收益率（大约2.1%）。和航班调度优化类似，机队规划也是复杂的大规模组合优化问题。
图3.机队规划
5.飞行计划和燃油优化方案
考虑以下数据：
● 如今，航空公司的运营成本中约有33%花在了燃料上，比2001年增长了13%。
● 全球航空业排放大约2%的人造CO2(二氧化碳)。
● 目前服役中的喷气式飞机每公里的油耗比上世纪60年代高出70%。
● 国际民航组织（ICAO）第37届大会通过审议，190个缔约国同意签署第一个全球性政府协定。其中到2020年，航空净碳排放量将是2005年的一半。
为了实现ICAO规定的“碳中和增长”，2020年后各航空公司国际航线产生碳排放的所有增加部分均需要从国家碳市场上购买配额。这一方案对于正在快速增长的航空市场而言，是一个巨大的挑战。
长期以来，航空公司一直在寻找效益最高的方式来利用它们最昂贵的资产——飞机，但现在，它们的重点是以一种即高效又环保的方式来使用飞机。如今的飞行计划系统可以产生最优飞行计划，将操作成本降低1%到7%，优化燃料使用量，这同时也意味着减少碳的排放。
这个优化方案是由Sabre设计的，其根据航空公司飞机类型和座位图来计算飞机的碳排放量。航空碳计算方案能够向航空公司提供较之以前更为精准的碳排放信息。此外，通过将实时数据和工作流整合进入机场操作系统，也为飞行调度员提供了数据可视化和潜在选项结果可视化的功能。
6. 机组人员排班和航线运营
这两个领域利用了当前最复杂的优化模型，有效地解决了在机组配对、机组编队和飞机运动控制等领域存在的数以千计的涉及相互依赖型变量的复杂问题，从而提高了准时性、降低了运营成本并提高了飞机利用率。
机组人员排班是大规模集合分割（set partitioning）问题，无法在多项式时间内得到最优解。例如，对某一特定大型机，为了解决极易出现的超额配工资和信贷问题，对机组人员的分配方案可能会达到1000多种。而在进行整体的机组人员分配时，可能是要对成千上万个机型相关的人员进行分配，那么每个机型都有至少1000多个变量。因此不得不提出智能启发式的需求，以解决接近最优的问题。
Sabre为了提供的最优机组人员管理解决方案，计划并跟踪10万多名机组人员的日常日程安排，最终方案提高了10%以上的准时性，每年节省的人员成本超过2亿美元。同时，这套优化方案每年可以管理超过6700架飞机和570万个航班， 将提高准时率提高至10%，同时能降低约1500万美元每年。
