Heurísticas contra el caos aéreo: un caso real de resolución de incidencias operativas en una aerolínea
Abstract
El sector de la aviación se enfrenta a importantes retos diarios derivados de incidencias en su operativa, tales como retrasos, averías, enfermedades de sus trabajadores o cierres de aeropuertos, entre otros, que pueden propagarse a lo largo de la operativa planificada y generar cuantiosas pérdidas económicas. Este trabajo presenta un enfoque integrado de recuperación ante incidencias, utilizando un marco unificado para manejar incidencias relativas a todos los recursos implicados en la operativa: aeronaves, miembros de la tripulación y restricciones aeroportuarias. El problema se modela siguiendo un paradigma basado en rutas, asignadas de forma dinámica a aviones y tripulaciones bajo un amplio conjunto de restricciones, incluyendo, entre otros, limitaciones individuales de cada aeronave, horarios de apertura de aeropuertos y normativas de jornada laboral de la tripulación. El impacto de las incidencias y las medidas tomadas para mitigarlas se evalúan mediante un conjunto configurable de indicadores que cuantifican el coste monetario de la actuación. Para satisfacer los requisitos de toma de decisión rápida propios de este problema, el método de resolución propuesto está basado en la combinación de técnicas heurísticas. La propuesta de resolución ha sido validada en instancias reales con operativas de hasta 100 aviones y más de 500 vuelos. Los resultados muestran que es posible obtener soluciones factibles y de alta calidad en menos de 15 minutos, donde otros tipos de técnicas fallan, cumpliendo con los requisitos temporales establecidos por las aerolíneas.
Sergio Salazar
Artificial Intelligence Phd Student
Sergio Salazar graduated in Mathematics and Computer Science from the Rey Juan Carlos University in 2023. He is working here as a predoctoral researcher focusing in Continious Facilities Location Problems.
Eduardo García Pardo
Full Professor
One of the founders of the investigation group GRAFO, whose main line of research is the development of algorithms to tackle optimization problems, the topic of the researcher’s Doctoral Thesis and which their most notable publications are framed.
J. Manuel Colmenar
Full Professor
My research interests are focused on metaheuristics applied to optimization problems. I have worked on different combinatorial optimization problems applying trajectorial algorithms such us GRASP or VNS. Besides, I am very interested in applications of Grammatical Evolution, specifically in model and prediction domain, as alternative to machine learning approaches.