Inhaltsverzeichnis | 12 |
Geleitwort | 8 |
Vorwort | 10 |
Tabellenverzeichnis | 22 |
Symbolverzeichnis | 24 |
Abkürzungsverzeichnis | 32 |
Kapitel 1: Einleitung | 35 |
1.1 Problemstellung | 35 |
1.2 Flugplanoptimierung als ein Scheduling-Problem | 36 |
1.3 Zielsetzung | 37 |
1.4 Gang der Untersuchung | 38 |
Kapitel 2: Grundzüge der Luftverkehrswirtschaft und des Netzwerkmanagements | 40 |
2.1 Einführung | 40 |
2.2 Grundlagen der Luftverkehrswirtschaft | 40 |
2.2.1 Definition und Abgrenzung des Luftverkehrs | 40 |
2.2.2 Eigenschaften der Produktion von Verkehrsleistungen | 41 |
2.2.3 Charakteristika des Angebots | 42 |
2.2.4 Charakteristika der Nachfrage | 43 |
2.2.5 Entwicklung des Luftverkehrs | 45 |
2.3 Entwicklung der wichtigsten politischen Rahmenbedingungen im Luftverkehr | 46 |
2.3.1 Regulierung des Luftverkehrs in den USA und in Europa | 46 |
2.3.2 Deregulierungs- und Liberalisierungsprozess im Luftverkehr | 47 |
2.3.3 Auswirkungen der Deregulierung und Liberalisierung auf die Luftverkehrsmärkte | 49 |
2.4 Grundzüge des Airline-Netzwerkmanagements | 57 |
2.4.1 Aufgaben und Funktionen des Airline-Netzwerkmanagements | 58 |
2.4.2 Grundgedanke der Netzwerkoptimierung | 62 |
2.4.3 Airline-Netzwerke | 64 |
2.4.4 Prozess der Flugplanung | 69 |
Kapitel 3: Quantitative Modelle zur Flugplanoptimierung | 82 |
3.1 Einführung | 82 |
3.2 Quantitative Flugplanoptimierung | 82 |
3.2.1 Überblick über die wichtigsten Kategorien der quantitativen Optimierungsmodelle in der Luftfahrtindustrie | 82 |
3.2.2 Reihenfolge der Initialisierung der quantitativen Modelle zur Festlegung der optimalen Zeitenlagen der Flüge | 83 |
3.2.3 Modelle zur Flugplanoptimierung | 84 |
3.3 Lösungsverfahren der Flugplanoptimierungsmodelle | 98 |
3.3.1 Überblick über die potenziellen Lösungsverfahren | 98 |
3.3.2 Exakte Lösungsverfahren | 100 |
3.3.3 Heuristische Lösungsverfahren | 103 |
Kapitel 4: Irregulärer Flugbetrieb | 113 |
4.1 Einführung | 113 |
4.2 Entstehung, Entwicklung und Auswirkung von Flugverspätungen | 113 |
4.2.1 Irreguläre Ereignisse als Ursache von Flugverspätungen | 113 |
4.2.2 Entwicklung der Flugverspätungen | 119 |
4.2.3 Alternative Reaktionsmöglichkeiten der Fluggesellschaften auf Flugverspätungen | 121 |
4.2.4 Auswirkungen der Flugverspätungen aus Sicht der unterschiedlichen Beteiligten | 126 |
4.3 Berücksichtigung der Unsicherheitsaspekte in der modernen Flugplanung | 141 |
4.3.1 Modelle zur Flugplanwiederherstellung (Schedule Recovery Models) | 141 |
4.3.2 Messung und Optimierung der Robustheit und Zuverlässigkeit der Airline-Planung | 144 |
Kapitel 5: Darstellung der Unsicherheitsaspekte mit Hilfe der Theorie der Fuzzy-Mengen | 150 |
5.1 Einführung | 150 |
5.2 Grundlagen der Theorie der Fuzzy-Mengen | 150 |
5.2.1 Grundgedanke und Definition von Fuzzy-Mengen | 150 |
5.2.2 Basisdefinitionen der Theorie der Fuzzy-Mengen | 152 |
5.3 Modellierung der Unsicherheit mit Hilfe der Theorie der Fuzzy-Mengen | 153 |
5.3.1 Gestalt und Interpretation der Zugehörigkeitsfunktionen | 153 |
5.3.2 Rangordnung und Vergleich der als Fuzzy-Mengen dargestellten Abflugs- und Ankunftszeiten der Flüge | 158 |
5.3.3 Herleitung der Zugehörigkeitsfunktionen für Fuzzy-Abflugs- und Ankunftszeiten | 161 |
5.4 Vor- und Nachteile der Abbildung von Unsicherheiten mit Hilfe der Theorie der Fuzzy-Mengen in der Flugplanoptimierung | 168 |
Kapitel 6: Einsatz der Modelle diskreter Entscheidungen zur Passagiernachfrageschätzung auf Luftverkehrsmärkten | 172 |
6.1 Einführung | 172 |
6.2 Überblick über die wichtigsten relevanten Modelle diskreter Entscheidungen | 172 |
6.2.1 Anforderungen an ein in einem Flugplanoptimierungsmodell zur Passagiernachfrageschätzung eingesetztes Modell | 173 |
6.2.2 Verhaltensannahmen der Individuen in Modellen diskreter Entscheidungen | 174 |
6.2.3 Struktur der Modelle diskreter Entscheidungen | 176 |
6.2.4 Multinominale Logit-Modelle | 178 |
6.2.5 Multinominale Probit-Modelle | 183 |
6.3 Parameterschätzung und Teststatistik für Modelle diskreter Entscheidungen | 187 |
6.3.1 Parameterschätzung mit der Maximum-Likelihood- und der Simulated-Maximum-Likelihood-Methode | 187 |
6.3.2 Teststatistik | 188 |
Kapitel 7: Entwicklung eines Fuzzy- und Marktmodell-basierten Flugplanoptimierungsmodells | 192 |
7.1 Einführung | 192 |
7.2 Modellformulierung und -implementierung | 195 |
7.2.1 Allgemeine Modellformulierung | 195 |
7.2.2 Modellimplementierung | 198 |
7.3 Empirische Bewertungs- und Optimierungsläufe | 233 |
7.3.1 Bewertung und Optimierung der Flugpläne von American Airlines in Chicago O'Hare | 235 |
7.3.2 Bewertung und Optimierung der Flugpläne von American Airlines in Dallas/Fort Worth | 241 |
7.3.3 Bewertung und Optimierung der Flugpläne von Lufthansa in Frankfurt | 246 |
7.3.4 Zusammenfassung der empirischen Ergebnisse | 250 |
Kapitel 8: Möglichkeiten des Modelleinsatzes in anderen Industrien | 253 |
8.1 Einführung | 253 |
8.2 Modelleinsatz im Transportwesen | 254 |
8.2.1 Auswirkungen auf das Master-Problem und Restriktionen | 255 |
8.2.2 Auswirkungen auf das Sub-Problem 1 | 257 |
8.2.3 Auswirkungen auf das Sub-Problem 2 | 258 |
8.3 Modelleinsatz im Supply Chain Management und in der Logistik | 260 |
8.3.1 Auswirkungen auf das Master-Problem und Restriktionen | 261 |
8.3.2 Auswirkungen auf das Sub-Problem 1 | 263 |
8.3.3 Auswirkungen auf das Sub-Problem 2 | 263 |
Kapitel 9: Fazit und Ausblick | 265 |
Anhang | 269 |
Literaturverzeichnis | 276 |