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저자정보
Hakyong Kim (Seoul National University) Junyoung Kim (Seoul National University) Kyungsik Lee (Seoul National University)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2023년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2023.11
수록면
1,063 - 1,080 (18page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

Approximate Dynamic Programming Approach for Airport Gate Assignment Problem
Hakyong Kim ,  Junyoung Kim ,  Kyungsik Lee 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2023.11 학술대회자료
Approximate Dynamic Programming Approach for Airport Gate Assignment Problem
Hakyong Kim ,  Junyong Kim ,  Kyungsik Lee 한국경영과학회 학술대회논문집 2023.05 학술대회자료
Approximate Dynamic Programming Approach for Airport Gate Assignment Problem
Hakyong Kim ,  Junyong Kim ,  Kyungsik Lee 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2023.05 학술대회자료

초록· 키워드

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In real-world international airports, the planning of flight-to-gate assignments involves more than a thousand flights a day and is subject to frequent real-time adjustments. To efficiently address realistic difficulties, we propose an approximate dynamic programming approach for the airport gate assignment problem. In the proposed approach, the value function is approximated by interpolation of the upper bound and the lower bound of the value function with consideration of lookahead horizon. Heuristic algorithms and the linear programming relaxation bounds of integer programming models are used for the upper bound and the lower bound, respectively. In addition, we compare the bounds for several integer programming models for the airport gate assignment problem and show that the pattern-based model provides the strongest bound. To reduce the computation time of the approximate dynamic programming approach with the pattern-based model, we utilize the column generation method and acceleration techniques. The effectiveness of the proposed approximate dynamic programming approach was demonstrated by computational experiments.
#Airport gate assignment problem #Approximate dynamic programming #Column generation #Acceleration technique

목차

Abstract
1. Introduction
2. Literature Review
3. Dynamic Programming Formulation and Approximate Dynamic Programming Approach
4. Approximate Dynamic Programming Algorithm
5. Computational Experiments
6. Conclusion
Bibliography

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