交通行业数据挖掘之航班调度优化
交通行业数据挖掘之航班调度优化
某航空公司运用数据挖掘技术优化航班调度，通过收集航班运行、飞机维护、机组人员、机场运营和市场需求等多维度数据，经过数据清洗和特征工程处理，采用线性规划、整数规划、遗传算法和机器学习等多种模型进行优化。最终实现了航班延误率降低10%-12%，平均延误时长缩短15-20分钟，运营成本降低8%-10%的显著效果。
一、案例背景
某航空公司拥有庞大的航线网络和机队规模，随着业务的快速发展，航班调度面临诸多挑战，如航班延误率上升、机组人员疲劳度增加、运营成本居高不下等问题，严重影响了公司的服务质量和经济效益。为了改善航班调度状况，提高运营效率和客户满意度，该航空公司决定运用数据挖掘技术，对航班运营数据进行深入分析，以实现航班调度的优化。
二、数据挖掘实施步骤
（一）数据收集
航班运行数据：从航空公司的运营管理系统中提取过去一年的航班运行记录，包括航班号、起降机场、起降时间、飞行时长、实际起飞时间、实际到达时间、延误时长、机型、航班状态（正常、延误、取消等）等信息，涵盖了数万条航班数据，这些数据详细记录了每个航班的实际运行情况，是分析航班延误原因、评估航班准点率以及优化航班衔接的重要依据。
飞机维护数据：收集飞机的维护保养记录，包括飞机的注册号、维护日期、维护类型（如日常检查、定期检修、故障维修等）、维护时长、更换的零部件信息、飞机的累计飞行小时数、飞行循环数等，这些数据反映了飞机的健康状况和可用性，对于合理安排飞机的飞行任务、避免因飞机故障导致的航班延误具有重要意义，共涉及公司机队中数百架飞机的维护数据，为航班调度决策提供了关键的飞机状态信息。
机组人员数据：整理机组人员的排班信息、资质信息和工作记录，包括机组人员的姓名、职位（机长、副机长、乘务员等）、资质等级（如机型资质、飞行经验等）、累计飞行小时数、排班日期、休息时间、执飞航班号等，通过分析机组人员的数据，可以确保机组人员的合理排班，满足飞行任务的需求，同时避免机组人员疲劳飞行，保障飞行安全和服务质量，涵盖了数千名机组人员的详细信息和排班记录，为航班调度优化中的机组资源配置提供了重要参考。
机场运营数据：获取各机场的运营数据，包括机场的跑道数量、跑道使用情况、机场的高峰小时起降架次、机场的天气状况（如能见度、风向、降水等）、机场的地面服务设施（如登机桥数量、停机位数量、行李处理能力等）以及机场的流量控制信息等，这些数据有助于了解机场的运行能力和限制因素，在航班调度过程中充分考虑机场的实际运营情况，避免因机场资源紧张导致的航班延误和排队等待，共收集了航空公司主要起降机场的详细运营数据，为航班调度优化提供了重要的外部环境信息。
市场需求数据：结合市场部门的销售数据和市场调研信息，收集不同航线、不同时间段的旅客需求数据，包括旅客预订数量、客座率、票价水平、旅客出行目的（商务、旅游、探亲等）、季节性需求波动等，以及竞争对手在相关航线的运营情况和市场份额，这些市场需求数据对于合理安排航班运力、优化航线布局、确定航班频次具有重要指导作用，能够使航班调度更好地满足市场需求，提高航空公司的经济效益和市场竞争力，市场需求数据每月定期更新，确保其及时性和相关性，为航班调度决策提供有力的市场依据。
（二）数据清洗
缺失值处理：对于航班运行数据中部分航班的实际起飞时间或到达时间缺失的情况，通过与机场的航班动态信息系统进行核对，补充完整；对于飞机维护数据中少数飞机的某次维护时长缺失，根据维护类型和同类型维护的平均时长进行估算填充；对于机组人员数据中个别机组人员的累计飞行小时数缺失，根据其排班记录和以往的飞行数据进行推算；对于机场运营数据中某些时段的天气状况数据缺失，结合当地气象部门的历史天气数据进行补充。对于一些无法准确补充的缺失值，如某些早期航班的一些不太关键的信息缺失且无可靠追溯渠道，对这些记录进行标记或排除，以保证数据的完整性和可用性，避免因缺失值过多而影响数据分析的准确性和航班调度优化模型的可靠性。
异常值处理：在航班运行数据中，发现某些航班的延误时长异常长，经核实部分是由于极端天气、重大航空事故或系统故障等特殊原因导致，对于这些异常值，进行单独标记和分析，在后续的数据分析中考虑其特殊性，避免将其纳入正常的延误统计和模型训练中，以免影响对航班正常延误情况的分析和模型的准确性；对于飞机维护数据中出现的一些明显不合理的维护时长（如过长或过短），通过与维护人员沟通和检查维护记录，确定是否存在数据录入错误或特殊情况，对错误数据进行修正，确保数据的真实性和有效性；对于机组人员的排班数据中出现违反劳动法规规定的休息时间过短等异常情况，进行调整和修正，以保证机组人员的工作安排符合安全和法规要求，防止异常值对航班调度优化产生误导，确保模型能够准确反映航班运营的实际情况和问题的本质特征。
（三）特征工程
航班特征提取：从航班运行数据中计算多个特征，如航班的平均延误时长、延误率、准点率、飞行时长的标准差、航班的起飞时间窗口（如早高峰、平峰、晚高峰等）、航班的周转时间（前序航班到达与后续航班起飞之间的时间间隔）等，这些特征能够反映航班的运行效率和稳定性，为评估航班的表现和优化调度提供关键指标依据；同时，根据起降机场的地理位置和航线特点，构建航线繁忙程度特征（如热门航线、冷门航线）、机场繁忙程度特征（如繁忙机场、非繁忙机场）以及航班的方向性特征（如单向客流、双向客流均衡等），这些特征有助于在航班调度中合理分配资源，优化航线布局和航班频次，提高运营效率和经济效益。
飞机特征构建：基于飞机维护数据，构建飞机的可靠性特征，如平均故障间隔时间（MTBF）、平均修复时间（MTTR）、飞机的可用率等，以评估飞机的健康状况和可用性；计算飞机的燃油效率特征，根据飞机的型号、飞行时长和燃油消耗数据，确定每架飞机的单位油耗水平，在航班调度中考虑飞机的燃油效率，合理安排飞机执行不同航线任务，降低运营成本；同时，根据飞机的座位数、客舱布局等信息，构建飞机的运力特征，以便在航班运力调配时能够根据市场需求选择合适的机型，提高客座率和运营效益。
机组人员特征编码与归一化：对机组人员的资质等级、职位等分类特征进行独热编码（One-Hot Encoding），将其转换为二进制向量形式，以便模型能够更好地处理；对于机组人员的累计飞行小时数、休息时间等数值型特征，采用 Min-Max 归一化方法将其值映射到 [0, 1] 区间内，消除不同特征之间的量纲影响，使模型在训练过程中能够更公平地对待各个特征，提高模型的训练效率和准确性；同时，根据机组人员的排班规则和劳动法规要求，构建排班合规性特征，如是否满足休息时间要求、是否符合资质匹配原则等，作为航班调度优化模型的约束条件之一，确保机组人员的排班安排合法合规且合理，保障飞行安全和服务质量。
机场特征工程：对机场运营数据中的跑道使用情况、机场的高峰小时起降架次、地面服务设施能力等特征进行量化处理，如计算跑道的利用率、高峰小时饱和度、登机桥和停机位的空闲率等，这些特征能够反映机场的运行瓶颈和资源紧张程度，在航班调度中，根据机场的实际运营能力，合理安排航班起降时间和航班流量，避免机场资源的过度占用和航班延误；同时，将机场的天气状况进行分类编码，如将能见度、降水等天气因素分为不同等级，并构建天气影响因子特征，量化天气对航班运行的影响程度，以便在航班调度决策中考虑天气因素的不确定性，提前做好应对措施，提高航班的准点率和运营安全性。
（四）模型选择与训练
模型选择：考虑到航班调度优化问题的复杂性和多约束性，涉及航班准点率、运营成本、机组人员安排、飞机资源分配、机场资源利用等多个目标和因素的平衡，选择了线性规划模型、整数规划模型、混合整数规划模型、启发式算法（如遗传算法、模拟退火算法）以及机器学习中的分类模型（如决策树、随机森林）和回归模型（如线性回归、多元线性回归）等多种方法进行试验和组合应用。线性规划和整数规划模型适用于解决航班调度中的资源分配问题，如飞机的航线分配、机组人员的排班安排、航班的起降时间优化等，能够在满足各种约束条件（如飞机的可用性、机组人员的资质和休息时间要求、机场的运营能力等）下，通过数学优化方法找到最优的调度方案，实现运营成本的最小化或其他目标的最大化；启发式算法则对于复杂的组合优化问题，如大规模航班网络的调度优化，具有较强的全局搜索能力，能够在合理的时间内找到接近最优解的可行解，通过模拟自然进化或物理退火过程，不断迭代搜索更好的调度方案；机器学习模型可以用于预测航班延误情况、分析市场需求与航班运营指标之间的关系等，例如决策树和随机森林模型可以根据历史航班数据和各种特征，对航班是否延误进行分类预测，为航班调度决策提供参考依据，线性回归和多元线性回归模型则可以预测航班的运营成本、客座率等指标与不同因素之间的定量关系，帮助航空公司更好地了解运营状况和进行决策优化。
数据划分：对于基于数学优化的模型（如线性规划、整数规划、混合整数规划），不需要划分训练集和测试集，而是直接将经过预处理的数据作为模型的输入，根据实际业务的约束条件和目标函数进行建模和求解，以获得最优的航班调度方案；对于机器学习模型，将数据集按照 70%:30% 的比例划分为训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练和参数调整，测试集用于评估模型的性能和泛化能力。在划分数据时，采用分层抽样的方法，按照航班类型（如国内航班、国际航班）、机场繁忙程度、飞机型号等多个维度进行分层，使训练集和测试集中各类别样本的比例与原始数据集相似，避免因数据分布不均导致模型过拟合或欠拟合问题，保证模型评估结果的可靠性和有效性。同时，为了进一步验证模型的稳定性和性能，采用 5 折交叉验证的方法对模型进行训练和评估，即将训练集再平均分成 5 份，每次选择 4 份作为训练数据，1 份作为验证数据，轮流进行 5 次训练和验证，最终得到模型的平均性能指标。
模型训练与调优：对于线性规划和整数规划模型，根据航空公司的实际业务情况构建目标函数和约束条件，例如以最小化航班延误总成本为目标，约束条件包括飞机的飞行计划约束（如飞机的起降时间窗口、周转时间要求、维护计划等）、机组人员的排班约束（如资质匹配、休息时间规定、人员数量限制等）、机场的运营约束（如跑道容量限制、地面服务设施的使用限制、流量控制要求等）以及市场需求约束（如航班频次与客座率的平衡、航线的市场竞争力等），使用专业的优化软件（如 CPLEX、Gurobi 等）进行求解，并通过调整约束条件的参数和目标函数的权重，进行灵敏度分析，以找到最优的航班调度方案和资源配置策略；对于启发式算法（如遗传算法、模拟退火算法），设置合适的初始参数，如种群规模、交叉概率、变异概率、初始温度、退火速率等，通过多次试验和调整这些参数，优化算法的搜索过程，提高算法的收敛速度和求解质量，使其能够在复杂的解空间中找到更优的航班调度解决方案，例如遗传算法通过模拟生物进化过程，对航班调度方案进行编码、交叉、变异等操作，经过多代进化筛选出最优或接近最优的方案，同时结合局部搜索算法（如爬山法）对启发式算法找到的解进行局部优化，以进一步提高解的质量；对于机器学习模型，针对不同的模型采用相应的调优方法。例如，对于决策树模型，调整树的深度、节点分裂所需的最小样本数、特征选择方法等参数，使用网格搜索（Grid Search）和交叉验证的方式寻找最优的参数组合，以防止过拟合，提高模型的稳定性和预测性能；对于随机森林模型，除了调整决策树的相关参数外，还通过改变森林中树的数量、随机特征选择的比例等参数，同样采用网格搜索和交叉验证的方式优化模型性能，使其在处理航班调度数据时能够更好地平衡拟合能力和泛化性能；对于线性回归和多元线性回归模型，通过逐步回归法选择对目标变量（如航班延误时间、运营成本等）影响显著的自变量，去除多重共线性的影响，提高模型的解释性和预测准确性，并对模型的系数进行显著性检验和解释，确定各因素在航班调度优化中的重要性权重，从而为决策提供更有价值的信息。
（五）模型评估与优化
评估指标选择：采用航班延误率、平均延误时长、航班取消率、运营成本（包括燃油成本、机组人员成本、飞机维护成本等）、客座率、旅客满意度等指标来综合评估航班调度优化模型的性能。航班延误率和平均延误时长直接反映了航班的准点情况，是衡量航班调度质量的重要指标，较低的延误率和延误时长能够提高旅客满意度和航空公司的声誉；航班取消率则体现了航班运营的稳定性和可靠性，减少航班取消对于保障旅客行程和航空公司的正常运营具有重要意义；运营成本是航空公司关注的核心指标之一，通过优化航班调度降低运营成本，能够提高公司的经济效益；客座率反映了航班运力的利用效率，合理的航班调度应能够提高客座率，增加航空公司的收入；旅客满意度可以通过问卷调查、在线评价等方式收集数据进行量化评估，较高的旅客满意度有助于提升航空公司的品牌形象和市场竞争力。这些指标从不同角度全面地反映了航班调度的效果，能够为模型的选择、改进和应用提供重要依据，例如，一个优秀的航班调度优化模型应该能够在降低运营成本的同时，显著降低航班延误率和取消率，提高客座率和旅客满意度，实现航空公司运营效益和服务质量的双赢。
模型评估与比较：使用测试集数据或实际业务数据对训练好的多种模型进行评估，计算相应的评估指标值。例如，线性规划模型在优化航班起降时间和飞机分配后，使航班延误率降低了 10%，平均延误时长缩短了 15 分钟，运营成本降低了 8%，但客座率略有下降（下降 2%），主要是由于部分航班的调整导致一些航线的时刻不太符合旅客的出行习惯；遗传算法在解决机组人员排班和航班调度综合优化问题时，航班延误率降低了 12%，平均延误时长缩短了 20 分钟，运营成本降低了 10%，客座率保持稳定，同时通过优化机组人员的排班，提高了机组人员的工作满意度，但计算时间相对较长；随机森林模型在预测航班延误情况时，准确率达到 80%，能够较好地识别出可能延误的航班，为提前采取应对措施提供了支持，但在直接优化航班调度方案方面的效果相对较弱。从评估结果来看，不同模型在不同的航班调度优化任务上各有优劣，需要根据航空公司的具体需求和实际情况进行权衡和选择，或者将多种模型进行组合应用，以充分发挥各自的优势，实现航班调度的整体优化目标。例如，对于大规模的航班网络调度优化问题，可以先使用启发式算法（如遗传算法）快速找到一个接近最优的解空间，然后再利用线性规划或整数规划模型在这个解空间内进行精确求解，同时结合机器学习模型进行航班延误预测和市场需求分析，为调度决策提供更全面的信息支持，从而提高航班调度的效率和质量。
模型优化策略：针对线性规划模型，进一步细化约束条件和目标函数，考虑更多的实际业务因素，如飞机的实时故障情况、机场的临时流量控制措施、旅客的转机衔接需求等，使模型更加贴近现实情况，提高模型的实用性和优化效果；对于遗传算法，改进算法的编码方式和遗传操作，采用自适应的参数调整策略，根据算法的搜索进度和种群的多样性动态调整交叉概率和变异概率等参数，提高算法的搜索效率和收敛速度，同时结合更多的局部搜索策略（如模拟退火算法的局部搜索机制）对遗传算法找到的解进行深度优化，以进一步提高解的质量；对于机器学习模型，在特征工程方面，增加更多的外部特征和特征组合，如引入社交媒体上的旅客出行意愿数据、宏观经济数据对航空市场的影响因素等，与内部航班运营数据进行融合，以挖掘更多的潜在信息和市场规律，提高模型的预测准确性和决策支持能力；同时，采用集成学习方法（如将多个不同的机器学习模型进行集成），结合不同模型的优势，提高模型的稳定性和泛化能力，为航班调度优化提供更可靠的预测和决策依据。经过优化后，各模型在相应的评估指标上均有不同程度的提升，例如线性规划模型在考虑更多实际因素后，航班延误率进一步降低了 5%，运营成本降低了 3%，且客座率略有上升；遗传算法的计算时间缩短了 30%，解的质量也有所提高；机器学习模型的预测准确率提高了 5%，能够更有效地支持航班调度决策，使航空公司的运营效率和服务质量得到了显著提升，增强了公司在市场中的竞争力。
