論文の概要: An Efficient Continuous-Time MILP for Integrated Aircraft Hangar Scheduling and Layout

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02640v1
• Date: Mon, 04 Aug 2025 17:25:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.458294
• Title: An Efficient Continuous-Time MILP for Integrated Aircraft Hangar Scheduling and Layout
• Title（参考訳）: 航空機用ハンガースケジューリングとレイアウトのための高効率連続時間MILP
• Authors: Shayan Farhang Pazhooh, Hossein Shams Shemirani,
• Abstract要約: 本稿では,この統合時間問題を解くために,MILP(Continuous-time Mixed-Integer linear programming)モデルを提案する。 このモデルは、最大25機のインスタンスを最適性を示すために解決し、しばしばわずか数秒で解決し、最大40機の大規模ケースでは、既知の最適性ギャップ内で高品質なソリューションを提供する。 テストされたすべてのシナリオにおいて、フレームワークはかなりの経済的メリットがあり、ソリューション時間と最適性の間のトレードオフに関する貴重な管理上の洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficient management of aircraft maintenance hangars is a critical operational challenge, involving complex, interdependent decisions regarding aircraft scheduling and spatial allocation. This paper introduces a novel continuous-time mixed-integer linear programming (MILP) model to solve this integrated spatio-temporal problem. By treating time as a continuous variable, our formulation overcomes the scalability limitations of traditional discrete-time approaches. The performance of the exact model is benchmarked against a constructive heuristic, and its practical applicability is demonstrated through a custom-built visualization dashboard. Computational results are compelling: the model solves instances with up to 25 aircraft to proven optimality, often in mere seconds, and for large-scale cases of up to 40 aircraft, delivers high-quality solutions within known optimality gaps. In all tested scenarios, the resulting solutions consistently and significantly outperform the heuristic, which highlights the framework's substantial economic benefits and provides valuable managerial insights into the trade-off between solution time and optimality.
• Abstract（参考訳）: 航空機のメンテナンス格納庫の効率的な管理は、航空機のスケジューリングと空間配置に関する複雑な相互依存的な決定を含む、重要な運用上の課題である。 本稿では、この統合時空間問題を解くために、新しい連続時間混合整数線形プログラミング(MILP)モデルを提案する。 時間を連続変数として扱うことで、従来の離散時間アプローチのスケーラビリティ制限を克服します。 正確なモデルの性能は建設的ヒューリスティックに対してベンチマークされ、その実用性はカスタム構築の視覚化ダッシュボードで示される。 モデルでは、最大25機のインスタンスを解決し、しばしばわずか数秒で、最大40機の大規模ケースでは、既知の最適性ギャップ内で高品質なソリューションを提供する。 すべてのテストシナリオにおいて、結果として得られるソリューションは、フレームワークの実質的な経済的利益を強調し、ソリューション時間と最適性の間のトレードオフに関する貴重な管理上の洞察を提供する、ヒューリスティックを一貫して、著しく上回ります。

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