planificación inteligente de la asignación de vuelos en un ... · esto ha generado un fuerte...
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Planificación Inteligente
de la Asignación de
Vuelos en un Terminal
Aeroportuario de
Alta Congestión con
R:GPlanner
Noviembre 2013
Tabla de contenido
INTRODUCCIÓN Y CONTEXTO ............................................................................................................................................. 1
LOS PRINCIPALES PROBLEMAS .................................................................................................................................................... 2 CONDICIONES Y RESTRICCIONES ................................................................................................................................................. 2
NUESTRA SOLUCIÓN R:GPLANNER .................................................................................................................................... 3
PROGRAMACIÓN ESTÁTICA ......................................................................................................................................................... 4 PROGRAMACIÓN DINÁMICA ........................................................................................................................................................ 4
ACERCA DE R:SOLVER ........................................................................................................................................................... 5
REFERENCIAS ........................................................................................................................................................................... 5
R:Solver se ha especializado en el desarrollo de Sistemas Expertos con aplicaciones prácticas y reales en diferentes industrias, utilizando algoritmos y heurísticas de alta complejidad, basadas en las técnicas más eficaces del área de Inteligencia Artificial e Investigación de Operaciones.
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Planificación Inteligente en un Terminal Aeroportuario con R:GPlanner
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Introducción y Contexto Durante los últimos años, el desarrollo de la aviación comercial ha
permitido un crecimiento sostenido del tráfico de pasajeros y el
aumento de los aviones utilizados para el transporte de pasajeros y
carga. Esto ha generado un fuerte interés de parte de los operadores
aeroportuarios en la gestión óptima de los recursos disponibles.
Dentro de los recursos o infraestructuras, que normalmente se ven
limitados con el aumento del tráfico aéreo, se encuentran las puertas
de embarque y estacionamientos remotos, tanto para aeronaves de
pasajeros, como para carga. En un gran número de aeropuertos son
de los recursos que primero se saturan, acarreando consigo demoras
y pérdidas, tanto económicas, como en calidad de servicio.
Una asignación inteligente de los vuelos a estos puentes busca
resolver diversas problemáticas de la operación diaria: reducción del
tiempo de espera de los vuelos a que el puesto designado esté
disponible; reducción de la distancia recorrida por las aeronaves para
llegar al puente designado; reducción de la distancia caminada por los
pasajeros hasta la puerta; y reducción del recorrido del equipaje.
En ciertos contextos y aeropuertos, es factible asociar algunas de
éstas problemáticas con otras, reduciendo la complejidad de la
operación. Sin embargo, cuando se trata de un aeropuerto de alta
congestión, la correcta planificación de vuelos y puentes implica un
desafío, de tal magnitud, que hace imposible resolverlo en forma
manual.
Este problema, conocido como “Airport Gate Assignment Problem”
(AGAP o GAP), ha sido analizado y abordado por diversos autores con
variadas técnicas de optimización [1] [2]. No obstante, todos coinciden
en que se trata de un problema de tipo NP-Hard [3]. Esto que implica
que resolverlo es un desafío para todos los aeropuertos principales de
Latinoamérica, aún más considerando las expectativas de crecimiento
del mercado, requiriendo de heurísticas sofisticadas y soluciones
tecnológicas avanzadas para obtener programaciones adecuadas en tiempo razonable.
Innovador Sistema Experto
R:GPlanner
Los grandes factores diferenciadores de
nuestra solución se basan en la calidad y
confiabilidad de la planificación
resultante, la cual se concentra en la
reducción de los tiempos de espera de los
vuelos, minimizando así el consumo de
combustible y tiempos de espera de los
pasajeros.
Esta estrategia combina la potencia de la
heurística para determinar la
programación óptima estática, con una
potente capacidad para efectuar re-
programaciones en tiempo real, en la
medida que se van registrando los
cambios de itinerario.
Esta re-programación dinámica, no sólo
toma en cuenta los atrasos y adelantos
reales en los vuelos recibidos en la
operación diaria, sino que además
reconoce patrones de atraso/adelanto,
incorporando esta información en la
programación, logrando así mejores
resultados reales, y anticipándose a los
cambios en el itinerario original, en
especial, en las horas de punta.
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Los Principales Problemas
En el contexto de la operación diaria del control de tráfico, existen tres entidades involucradas: la Autoridad de
Control de Tráfico Aéreo, la empresa concesionaria a cargo de la Administración del Terminal (y de sus puentes y
estacionamientos), y las Líneas Aéreas. Las problemáticas planteadas por AGAP son comunes a las entidades, sin
embargo existen diferentes prioridades en los problemas a resolver.
Por un lado, a la concesionaria del terminal le interesa de sobremanera maximizar el uso de sus puestos, mientras
que a las líneas aéreas le apremia disminuir el tiempo de espera por un puente disponible. El interés por disminuir la
distancia caminada y espera de los pasajeros, así como el tiempo de traslado del equipaje, se comparte, pero no
necesariamente es la principal prioridad de cada actor.
De tal forma, un enfoque práctico en la resolución de AGAP se concentra en:
• reducción del tiempo que los vuelos deben esperar para que el puente designado esté disponible, en
particular en horas de mayor congestión,
• disminución del tiempo de traslado de la aeronave, entre la pista de aterrizaje y el puente designado,
• priorización de vuelos, en particular los de gran capacidad, a puentes, en lugar de estacionamientos remotos.
En la práctica, estos objetivos fundamentales permiten maximizar la utilización de puentes del terminal,
aumentando los ingresos percibidos por la concesionaria del terminal, a la vez que se minimiza el consumo de
combustible en tierra, reduciendo considerablemente los costos operacionales de las líneas aéreas.
Condiciones y Restricciones
Tipos de Aeronaves y Puentes Compatibles.
Ciertos tipos de aeronaves pueden ser atendidas sólo en
algunos puestos, por lo que éstos se definen indicando el
rango de aviones que son compatibles, incluyendo la
distinción entre aviones y estacionamientos de carga y de
pasajeros. De tal forma, un avión Tipo I, puede ser atendido
por puestos compatibles, los cuales podrían además atender
a aviones de tipo II y III, según el caso. Una programación
adecuada toma en cuenta estas restricciones, optimizando
en base a una asignación correcta de estos puestos.
Vuelos Nacionales vs Internacionales.
Es necesario considerar la existencia de vuelos domésticos e internacionales. Esta característica se define en el
terminal, de modo que una porción de los puentes puede atender vuelos internacionales, así como otra porción
puede atender vuelos domésticos. Además, se debe considerar la existencia de puentes mixtos, capaces de atender
los dos tipos de vuelo, así como vuelos híbridos, que llegan como nacional y salen como internacional o viceversa.
Una correcta planificación toma en cuenta todos estos aspectos, definiendo una asignación de puentes y vuelos que
optimiza los objetivos de operación, costos, y atención a clientes y aeronaves.
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Nuestra Solución R:GPlanner Buscando una solución adecuada a este enfoque particular de
AGAP, y aprovechando la experiencia en soluciones tecnológicas
de alta complejidad, basadas en las áreas más potentes de la
Ciencia de la Computación, como es la Inteligencia Artificial,
nuestro equipo modeló, diseñó y construyó una aplicación que
toma en consideración los principales aspectos del contexto. El
modelo de operación aeroportuaria incorpora la siguiente
información:
Layout del terminal, definido por la distribución de los
puentes, sus características y disponibilidad de servicios,
y las distancias desde los puntos de acceso entre la(s)
pista(s) de aterrizaje y los puentes.
Descripción de los Puestos, considerando su
disponibilidad, así como su compatibilidad con ciertos
tipos de aviones y ciertos tipos de vuelos, cubriendo así
las restricciones.
Programación inicial de Vuelos, indicando su hora
esperada de llegada, el tipo de avión y su capacidad, el
tiempo esperado de permanencia en el puente.
Información histórica y modelo predictivo del cambio
de itinerario de los vuelos, permitiendo la
programación dinámica, según las condiciones e información de vuelos conocida en el momento.
La potencia del proceso es la capacidad de, primero, realizar una programación completa, estática, considerando
todos los vuelos esperados durante el día, las características de los aviones y de los puentes en el terminal. A
Nuestro Sistema Experto Heurística y Programación Dinámica
La planificación dinámica permite re-
programar una planificación inicial, tomando
en cuenta los cambios en arribos de
aeronaves en relación a su itinerario
original, considerando que las nuevas
programaciones deben estar disponibles en
segundos, para permitir dar los avisos
oportunos a los vuelos y personal en tierra.
Un modelo manual o matemático tradicional
es incapaz de lograr una programación
eficiente en segundos. Es aquí donde
heurísticas sofisticadas, como es el caso de
nuestra implementación de Algoritmo
Genético[4], permiten encontrar estas
soluciones adecuadas en breves instantes,
logrando la re-programación en tiempo real.
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continuación, una vez que se verifican atrasos, cancelaciones, y alteraciones, permite una reprogramación
concentrándose en resolver los cambios encontrados.
Programación Estática
La herramienta es capaz de tomar toda la
información de vuelos, el layout del
aeropuerto y los puentes disponibles, y las
condiciones de tipo de vuelo y tipo de avión, y
realizar una planificación, que en su proceso
de optimización, toma en consideración el
costo, en tiempo, de las posibles esperas y
desplazamientos excesivos de los aviones a
los respectivos puentes. Esta planificación se
usa, como sucede hoy, como base de la
operación del día.
Programación Dinámica
El verdadero problema de planificación comienza a materializarse cuando algunos de los vuelos programados se
atrasan o se adelantan. En la práctica, la administración del aeropuerto sólo se entera de estos cambios pocos
instantes antes o después del aterrizaje, obligando a realizar una nueva planificación en pocos segundos, de modo de
poder ofrecer un nuevo puente que optimice la planificación con la nueva situación de vuelos.
Esta herramienta, al realizar una nueva programación, toma en consideración lo siguiente.
• Los vuelos ya arribados y que fueron atendidos.
• Los puentes actualmente en uso, considerando posibles atrasos, conocidos en ese momento.
• Un tiempo de respuesta casi instantáneo, de modo de comunicar la nueva programación a los vuelos que
estén arribando en ese momento, así como a personal en tierra que deba ajustarse a dichos cambios.
En un escenario de alta congestión, esta capacidad de planificación optimizada, junto a la potencia de estimar el
rango real de arribo esperado de un vuelo, permite establecer una programación que ofrece mejores resultados en la
minimización de la espera real de los vuelos a la disponibilidad del puente designado, el uso de estacionamientos
remotos en los momentos adecuados, inclusive considerando estresar moderadamente los recursos del terminal.
Al final de la programación optimizada, evaluando las condiciones esperadas, se ofrece la posibilidad de realizar un
análisis de sensibilidad, permitiendo a la administración obtener información que alimenta decisiones estratégicas de
mediano y largo plazo, para mejorar la operación del terminal.
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Acerca de R:Solver R:Solver nace con la idea de aprovechar sofisticadas técnicas
computacionales para resolver problemas en diversos
contextos que requieren de software experto.
La empresa, fundada por Rodrigo Sandoval, Ingeniero Civil,
Magíster en Ciencias, de la Universidad Católica de Chile,
aplicando su extensa experiencia en proyectos de software e
inteligencia artificial aplicada a la industria.
Desde sus inicios, R:Solver se ha concentrado en diferentes
industrias, entre las que se cuentan la Industria Salmonera,
Minería, y Agricultura. En todas ellas, el factor característico de la empresa ha sido innovar en soluciones de alta
complejidad tecnológica, integrando infraestructura como sensores inalámbricos (WSN) y dispositivos RFID,
aportando especialmente en el área de los Sistemas Expertos, a través del desarrollo de soluciones de Planificación
Estratégica y Asignación Óptima de Recursos.
Para esta solución en particular, R:Solver además ha contado con la participación estratégica de ingenieros en
sistemas aeronáuticos y expertos en procesos aeronáuticos, integrantes de las gerencias de procesos y mejoras de
aerolíneas y aeropuertos, destacando a Darío Abarca, Ingeniero en Sistemas Aeronáuticos, Magíster en Ingeniería
Industrial y Sistemas.
Referencias [1] Ding, H, et. al. The Airport Gate Assignment Problem. Dept. of Computer Science, University of Singapore, 2002.
[2] Cheng, Yu. A Knowledge Based AGAP System Integrated With Mathematical Programming. Computers Ind. Engineering Vol.
32, No. 4. pp. 837-852, 1997.
[3] Obata, T. The quadratic assignment problem: Evaluation of exact and heuristic algorithms. Tech. Report TRS-7901, Rensselaer
Polytechnic Institute, Troy, New York, 1979.
[4] X. B. Hu, E. Di Paolo. “An Efficient Genetic Algorithm with Uniform Crossover for the Multi-Objective Airport Gate Assignment
Problem”. 2007.
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