Grant: Alliance Grants
École Polytechnique de Montréal
$197,500.00
Nouveaux algorithmes et nouveaux problèmes d'optimisation en transport aérien
FY 2024-25
Summary
Mon équipe a développé des logiciels d'optimisation en transport aérien au cours des 35 dernières années qui ont contribué à la naissance d'ADOPT et à sa croissance sur le marché mondial. L'objectif du projet est de développer des méthodes pour traiter des nouveaux problèmes plus complexes des clients d'ADOPT.
Par le passé on traitait séquentiellement les problèmes de rotations d'équipage et de blocs mensuels. Ceci produit des solutions sous-optimales car les rotations fixées à la première étape limitent le choix pour les blocs. Un objectif du projet est de réaliser l'optimisation intégrée qui peut produire des économies jusqu'à 10% lors de la planification. De plus l'optimisation intégrée est essentielle pour les mises-à-jour à la suite d'une grande perturbation car il faut modifier simultanément les rotations et les blocs.
Historiquement, on traitait les problèmes d'horaires d'équipages un type d'avion à la fois et faisait des rotations pour des équipages complets. Certaines compagnies ont commencé à traiter plusieurs types d'avions ensemble pour augmenter l'utilisation des employés. Il faut briser un équipage quand il passe d'un avion à un autre utilisant un nombre d'agents de bord différent. Si on traite les personnes une à la fois les agents de bord ne restent pas en équipes. Un objectif du projet est de développer un système produisant des rotations qui gardent autant que possible les équipiers ensemble.
Un autre problème posé par certaines compagnies aériennes est de reproduire autant que possible les mêmes rotations durant le mois. C'est plus économique pour gérer les hôtels et le transport au sol. Ce nouvel objectif ajoute des contraintes de coordination entre les rotations qui sont difficile à traiter.
Ce projet développera de nouvelles méthodes d'optimisation mathématiques pour traiter de plus grands problèmes et de nouveaux systèmes pour traiter des problèmes plus complexes. Ceci améliora l'efficacité des réseaux de transport au Canada et dans le monde et permettra à ADOPT d'étendre ses marchés.
Program
Alliance Grants
Recipient
Location
Quebec, Canada
Recipient Type
Academia
Type
Grant
Source
NSERC's Awards Data
As published
Application id
590486-2023
Name nom
Desaulniers, Guy G
Department département
Mathématiques et génie industriel
Organization id
64
Institution établissement
École Polytechnique de Montréal
Province en
Québec
Province fr
Québec
Country en
CANADA
Country fr
CANADA
Fiscal year exercice financier
2024
Competition year année de concours
2023
Award amount
197500
Program id
ALLRP
Program name en
Alliance Grants
Program name fr
Subventions Alliance
Group en
RESEARCH PARTNERSHIPS
Group fr
PARTENARIATS DE RECHERCHE
Committee code
96
Committee name en
RPP Internal Decision Cttee
Committee name fr
Cté de décision interne - PPR
Area of application code
700
Area of application group en
Transportation systems and services
Area of application group fr
Services et systèmes de transport
Area of application en
Transportation systems and services
Area of application fr
Services et systèmes de transport
Research subject code
2950
Research subject group en
Applied mathematics
Research subject group fr
Mathématiques appliquées
Research subject en
Applied mathematics
Research subject fr
Mathématiques appliquées
Field of research list names en
Not available
Field of research list names fr
Non disponible
Socioeconomic objective list names en
Not available
Socioeconomic objective list names fr
Non disponible
Application title
Nouveaux algorithmes et nouveaux problèmes d'optimisation en transport aérien
Keywords
décomposition mathématique; génération de colonnes; horaires d'équipages; optimisation; programmation mathématique; rotations d'équipages; transport aérien
Application summary
Mon équipe a développé des logiciels d'optimisation en transport aérien au cours des 35 dernières années qui ont contribué à la naissance d'ADOPT et à sa croissance sur le marché mondial. L'objectif du projet est de développer des méthodes pour traiter des nouveaux problèmes plus complexes des clients d'ADOPT.
Par le passé on traitait séquentiellement les problèmes de rotations d'équipage et de blocs mensuels. Ceci produit des solutions sous-optimales car les rotations fixées à la première étape limitent le choix pour les blocs. Un objectif du projet est de réaliser l'optimisation intégrée qui peut produire des économies jusqu'à 10% lors de la planification. De plus l'optimisation intégrée est essentielle pour les mises-à-jour à la suite d'une grande perturbation car il faut modifier simultanément les rotations et les blocs.
Historiquement, on traitait les problèmes d'horaires d'équipages un type d'avion à la fois et faisait des rotations pour des équipages complets. Certaines compagnies ont commencé à traiter plusieurs types d'avions ensemble pour augmenter l'utilisation des employés. Il faut briser un équipage quand il passe d'un avion à un autre utilisant un nombre d'agents de bord différent. Si on traite les personnes une à la fois les agents de bord ne restent pas en équipes. Un objectif du projet est de développer un système produisant des rotations qui gardent autant que possible les équipiers ensemble.
Un autre problème posé par certaines compagnies aériennes est de reproduire autant que possible les mêmes rotations durant le mois. C'est plus économique pour gérer les hôtels et le transport au sol. Ce nouvel objectif ajoute des contraintes de coordination entre les rotations qui sont difficile à traiter.
Ce projet développera de nouvelles méthodes d'optimisation mathématiques pour traiter de plus grands problèmes et de nouveaux systèmes pour traiter des problèmes plus complexes. Ceci améliora l'efficacité des réseaux de transport au Canada et dans le monde et permettra à ADOPT d'étendre ses marchés.
