A nadie le gustan los retrasos en los vuelos, pero son una ocurrencia común: en 2011, alrededor del 20 por ciento de los vuelos de EE. UU. Tenían al menos 15 minutos de retraso. Esos retrasos irritan a los pasajeros y, en 2010, agregaron aproximadamente $ 6.5 mil millones a las operaciones de las aerolíneas estadounidensescostos
Los retrasos tienden a afectar más a algunas aerolíneas que a otras, debido al enfoque que utiliza la Administración Federal de Aviación FAA para resolverlos. Este enfoque pone énfasis en minimizar los retrasos del sistema agregado, en todo el país, una política que afecta mucho más a algunas aerolíneasque otros en un momento dado.
Pero ahora un estudio realizado por investigadores del MIT presenta un nuevo método para hacer frente a los retrasos que, concluyen, mantiene los retrasos en todo el sistema prácticamente constantes mientras distribuye los retrasos entre las aerolíneas de manera más uniforme. Específicamente, permite a las aerolíneas distribuir los retrasos entre ellos de manera más uniforme al permitirintercambiar espacios de horario entre ellos. El resultado, dicen los investigadores, es más justo, sin sacrificar la eficiencia.
"El precio de la equidad es pequeño", dice Dimitris Bertsimas, Profesor de Administración de Líderes de Operaciones Globales de Boeing en la Escuela de Administración MIT Sloan y coautor de un artículo que detalla los hallazgos.
El artículo, publicado en la revista Ciencia del transporte , es coautor de Bertsimas y Shubhum Gupta del Centro de Investigación de Operaciones del MIT.
Prueba de concepto
El sistema actual de gestión del flujo de tráfico aéreo utilizado por la FAA utiliza múltiples algoritmos, o conjuntos de reglas, para gestionar retrasos agregados. Estos incluyen programas de retraso en tierra, que mantienen vuelos en sus aeropuertos de origen cuando es necesario, y flujo de espacio aéreoprogramas, que controlan las llegadas a zonas que sufren retrasos, a menudo debido al mal tiempo.
Bertsimas, que ha analizado y publicado artículos sobre redes de tráfico aéreo que se remontan a la década de 1990, y Gupta luego construyó un modelo utilizando algunas reglas diferentes. Su propuesta permitiría a las aerolíneas cambiar entre ellas ciertas franjas horarias, con limitaciones impuestasen la cantidad de tiempo que cualquier vuelo podría retrasarse cuando se realizan dichos intercambios.
Luego, los investigadores probaron su modelo utilizando un conjunto completo de datos que cubren seis días completos de servicio aéreo en los EE. UU., Que fueron seleccionados al azar de los años 2004, 2005 y 2006. Los datos incluyeron los 55 aeropuertos más grandes de los EE. UU. Ylas cinco aerolíneas más grandes medidas por el número de vuelos en ese momento, que eran Southwest, American, Delta, United y Northwest que desde entonces se fusionó con Delta. Hubo más de 30,000 vuelos operados en esos días combinados.
Cuando Bertsimas y Gupta simularon cómo se vería el tráfico aéreo en esos seis días usando su sistema alternativo, descubrieron que las demoras agregadas en todo el sistema de tráfico aéreo prácticamente no cambiaron. En ninguno de los seis días las demoras totales diferíana partir de los resultados empíricos en más del 1,0 por ciento, y la diferencia media fue del 0,1 por ciento. Y dada la pauta de igualar los retrasos entre las aerolíneas, la simulación mantuvo un escenario en el que cada aerolínea podía intercambiar un número idéntico de franjas horarias.
Justicia y sistemas estables
Bertsimas señala que el lado computacional del sistema propuesto es lo suficientemente rápido como para resolver los problemas de red de la aerolínea más rápido de lo que surgen, un punto crucial, porque de lo contrario los cambios de horario en un día dado serían obsoletos antes de que pudieran implementarse.
Bertsimas señala que los tipos de problemas de optimización explorados en el documento actual de la aerolínea se pueden resolver dramáticamente más rápido de lo que podrían hacerlo hace aproximadamente un cuarto de siglo. El tipo de software utilizado en el estudio realiza sus cálculos 580,000 veces más rápido quelo hizo en 1991; el hardware de la computadora en uso es 320,000 veces más rápido. La "aceleración total", como lo llama Bertsimas, significa que las soluciones de optimización se pueden calcular 200 mil millones de veces más rápido que en 1991.
"Puede resolver un problema del tamaño de la [red aérea] de Estados Unidos en segundos", dice Bertsimas.
Bertsimas cree que la mejor justificación para ajustar el sistema de programación de la aerolínea, como sugiere el documento es que, en última instancia, la justicia es uno de los tres elementos que hacen que tales operaciones funcionen, junto con la optimización que hace que los sistemas sean eficientes y la robustez que evita que los sistemas fallen.A los mercados que no superan las pruebas de equidad les va mal con el tiempo.
"Si se considera que un sistema no es justo, no es estable", concluye Bertsimas.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Tecnología de Massachusetts . Original escrito por Peter Dizikes. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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