Разработка сети авиамаршрутов с помощью имитационного моделирования

Разработка сети авиамаршрутов с помощью имитационного моделирования

В январе–мае 2019 года пассажирооборот российских авиакомпаний вырос на 15% по сравнению с аналогичным периодом 2018-го. Этот показатель увеличивается уже 4 год подряд. На рост влияют снижение стоимости тарифов, выход на рынок бюджетных авиаперевозчиков, строительство новых и расширение существующих аэропортов, запуск новых направлений авиаперевозок и другие факторы.

Чтобы поддержать развитие отрасли и повысить конкурентоспособность воздушной транспортной системы страны, Министерство транспорта РФ приняло решение оптимизировать сеть маршрутов российских и зарубежных авиакомпаний, которые летают над территорией России. Проект по тестированию новой сети поручили компании ИРТС (Институт развития транспортных систем) – инженерам и консультантам с опытом в оптимизации транспортной инфраструктуры. Мы уже писали в блоге об их проектах: подготовка вокзалов к чемпионату мира по футболу, разработка планировочных решений для московского метрополитена и увеличение пропускной способности аэропорта “Шереметьево”. Команда ИРТС должна была разработать модель новой сети авиамаршрутов, проанализировать степень загруженности маршрутных трасс и сравнить эффективность сети до и после оптимизации.


Решение

Эффективность маршрута напрямую зависит от того, сколько топлива потратит самолёт в полёте. Чтобы сравнить этот показатель до и после оптимизации, консультанты построили в AnyLogic модель текущей маршрутной сети над территорией России. В основе модели лежали данные за 2017 год. В ней они учли:

  • внутренние, международные, а также местные маршрутные трассы;
  • все возможные эшелоны для полётов по маршрутным трассам;
  • аэропорты России и аэропорты мира, имеющие корреспонденцию с аэропортами России (около 650 единиц);
  • зоны ограничений, опасные и запретные зоны;
  • объекты, которые могут повлиять на траекторию маршрута: метеостанции, метеорадары и радиолокаторы.

В качестве входных данных для модели консультанты использовали информацию о более чем 1 миллионе рейсов за 2017 год: номер воздушного судна, аэропорт прибытия и отправления, тип самолёта (этот показатель напрямую влиял на расход топлива), количество пассажиров на борту. Это позволило детальнее смоделировать работу существующей сети и подтвердило точность модели: ключевой показатель – расход топлива – на 80% совпал с реальными данными 2017 года.


Имитационная модель авиавоздушных перевозок

Для тестирования и оптимизации обновлённой сети маршрутов консультанты смоделировали её, применив алгоритм “спрямления”. Он позволяет исключить из маршрута одну или несколько промежуточных точек и построить маршрут по кратчайшему пути, сэкономив при этом топливо и время. Консультанты протестировали расписание рейсов за 2017 год на основе обновлённых маршрутов и получили данные по расходу топлива.

Достоверность результатов можно было оценить по собранной статистике:

  • количеству отправившихся и прибывших самолетов по каждому аэропорту;
  • объему израсходованного топлива на текущий момент по каждому рейсу;
  • количеству самолётов, находящихся в зоне и вне зоны действия радиолокаторов.

Статистика модели авиаперевозок

Статистика модели

Результат

При сравнении результатов моделирования существующей и перспективной сети консультанты выяснили, что будущая конфигурация позволит сократить общую дальность полётов на 12% и снизить расход топлива на 10%. Это сэкономит авиакомпаниям миллиарды рублей.

Появились вопросы по работе модели или по проекту? Напишите их в комментариях, а разработчики модели ответят.

Подробнее о компании ИРТС и её проектах:

Похожие материалы