Affectation des pilotes aux vols programmés d'une compagnie aérienne : une approche dynamique multicritère basée sur les techniques de l'intelligence artificielle

Airlines crew rostering problem : a multi-criteria dynamic approach based on artificial intelligence techniques

• Auteur / Autrice : Walid El Moudani
• Direction : Félix Mora-Camino, Marc de Coligny
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2001
• Etablissement(s) : Toulouse 2

Mots clés

Mots clés contrôlés

Algorithmes génétiques

Logique floue

Intelligence artificielle

Compagnies de transport aérien

Avions -- Équipage

Résumé

Le problème des affectations personnalisées consiste à affecter au moindre coût les membres du Personnel Navigant Technique d'une compagnie aérienne aux vols programmés. L'élaboration de ces affectations est soumise à un ensemble de contraintes liées aux règlements et aux accords existants concernant les conditions de travail et de rémunération. Cet ensemble de contraintes contribue à la formulation d'un problème d'optimisation combinatoire complexe pour lequel nombre de méthodes exactes et approchées ont été développées. L'approche proposée dans cette thèse se distingue des travaux antérieurs par trois points principaux : l'intégration au problème du degré de satisfaction des équipages ; le traitement dans un contexte dynamique des perturbations affectant l'opération réelle, ce qui va bien au delà de la simple résolution d'un problème de programmation mathématique et configure une fonction de supervision du processus d'affectation ; l'utilisation de techniques issues de l'Intelligence Artificielle : Logique Floue et Algorithmes Génétiques. Ainsi dans cette étude, deux situations sont distinguées : l'affectation personnalisée nominale qui est élaborée avant le début effectif de la période d'opération ; la ré-affectation dans un contexte dynamique pour lequel des perturbations viennent remettre en cause le déroulement programmé des opérations. Dans le premier cas, on traite un problème d'optimisation combinatoire considérant simultanément les deux critères suivants : le coût-compagnie associé à l'opération du Personnel Navigant Technique et la satisfaction de ce dernier. La méthode de résolution proposée met en oeuvre successivement une heuristique de Type GRASP destinée à générer des solutions présentant un fort degré de satisfaction et un Algorithme Génétique destiné à minimiser les coûts-équipage associés. Un ensemble de solutions non-dominées est généré. L'évaluation du degré de satisfaction des équipages est effectué en faisant appel à la Logique Floue. Dans le deuxième cas, l'approche de résolution proposée tient compte du contexte dynamique des opérations ce qui conduit à une redéfinition en ligne des solutions d'affectation. L'objectif recherché dans cette approche consiste à minimiser le nombre de modifications du planning de travail des membres du Personnel Navigant Technique? Un schéma de résolution proche de la Programmation Dynamique est mis en oeuvre pour explorer l'ensemble des solutions admissibles alors qu'une technique basée sur la Logique Floue permet de fixer les pénalités à appliquer aux modifications de la programmation des affectations.

The airlines crew rostering problem considers the assignment of the crew staff to a set of pairings covering all the scheduled flights so that operations costs are minimized while its solution meets hard constraints resulting from the safety regulations and the airlines internal agreements. These constraints contributes to the formulation of a complex combinatorial optimization problem for which a number of exact and approximate methods haven been developed. The approach proposed in this thesis differs from former works by three principal points : the integration of satisfaction degree of the crew members ; the crew rostering problem is dealt in a dynamic context where disturbances lead to modifications for the monthly crew roster planning. So this approach goes well beyond the simple resolution of a mathematical problem and configures a supervision function of the crew assignment process ; the use of techniques of the Artificial Intelligence field : Fuzzy logic and Genetic algorithms. In this study, two main situations are treated : the nominal crew rostering probelm which is elaborated before the beginning of the operation period. The reassignment in a dynamic context where disturbances lead to modifications of the monthly crew roster planning. In the first case, we deal with a combinatorial optimization problem considering simultaneously the two following criteria : the cost-airline associated with the crew assignment and the satisfaction of the crew staff. The solution approach proposed here is composed of two steps : in the first one a GRASP heuristic method is designed to get a first set of high satisfaction assignment solutions and in the second one, an optimization process, based on Genetic Algorithms is developed to minimize the crew assignment cost. A set of not-dominated solutions is then generated. Fuzzy logic is used to estimate the degree of satisfaction of the crew members. In the second case, the solution approach proposed takes into account the dynamic context of the operations which leads to an on-line redefinition of the assignment solutions. The objective consists here in minimizing the number of modifications of the previous planning. A solution scheme close to Dynamic Progamming generates a set of feasible assignment solutions and a Fuzzy Logic approach defines the relevant penalities to be introduced in the decision criterion.