چکیده:
در این پژوهش، یک مدل ریاضی چندهدفه برای مسئله زمانبندی خدمه پرواز چندمهارته ارائه شده است. در این مسئله، خدمه دارای دو مهارت سرمهمانداری و مهمانداری هستند و هر یک با توجه به تجربهای که دارند، امکان تخصیص یافتن به پروازها و یا انواع هواپیما را پیدا میکنند. اهداف مدل پیشنهادی عبارتاند از: 1. بیشینهسازی مجموع انطباق روزهای مرخصی بر روزهای درخواستی افراد و 2. کمینهسازی مجموع جریمه انحرافات از حداقل و حداکثر ساعات کاری مجاز. با توجه به NP-Hard بودن مسئله زمانبندی خدمه، برای حل مدل پیشنهادی از دو الگوریتم فراابتکاری تکامل تفاضلی چندهدفه (MODE) و الگوریتم ژنتیک با مرتبسازی غیرمغلوب نسخه دوم (NSGA-II) استفاده شده است. پارامترهای دو الگوریتم توسط روش تاگوچی تنظیم شدهاند. دو الگوریتم بر اساس چند معیار سنجش عملکردی چندهدفه موردمقایسه قرار گرفتند. هر کدام از الگوریتمها توانستند از نظر برخی از معیارهای سنجش عملکردی موفقتر عمل کنند. نتایج مقایسات الگوریتمها و تحلیل حساسیت نشان داد که الگوریتم NSGA-II در زمان کمتر (حدود 18درصد) و کیفیت جوابهای بهتری میتواند زمانبندیهای مناسبتری برای مسئله زمانبندی خدمه پرواز ارائه کند.
In this research, a multi-objective mathematical model is proposed for the airline multi-skilled crew scheduling problem. The multi-skilled crew can be assigned to flights and airplanes according to their skills. The objective functions of the proposed model are: (1) Maximizing the number of leave days planned according to the days announced by the flight crew, and (2) Minimizing the penalty costs associated with violation of minimum and maximum working hours. Several test problems have been designed based on the data acquired by the airline studied in this research. Due to the NP-hard essence of the model, we have employed two meta-heuristics, namely the multi-objective differential evolution (MODE) and Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II). These algorithms are calibrated using the Taguchi method. The algorithms have been compared based on several multi-objective performance measures. Each algorithm has been more successful in terms of some metrics. The comparisons between algorithms and sensitivity analysis show that the proposed model and algorithms can produce appropriate schedules for the airline crew scheduling problem.