The aircraft turnaround team formation and allocation problem : a simheuristic algorithm

This dissertation is devoted to the short-term ground handling team formation and allocation problem. Rostering decision-makers usually develop plans including around how many teams should be formed, and what employees should be part of each team, to face demand forecasts for the next entire season of operations (typically, around three to six months), while allowing the team-to-aircraft allocation to vary for shorter planning horizons. However, fixing the number of teams and the size of each team a priori for an entire season may lead to a reduced efficiency in airport operations. This concept paved the way for the formulation of a novel problem, which will be referred to as Team Formation and Team-to-turnaround Allocation Problem (TF-TAP). This work dives into an innovative solution of the above problem, named as SimALNS, based on the combination of hybrid Agent-Based Simulation and Adaptive Large Neighbourhood Search heuristic. The simulation component of the SimALNS allows to embed the stochasticity featuring the real-world problem as well as to generate feedbacks to the optimisation algorithm. The case of a real airport in the UK, London Luton Airport (LLA), has been used to demonstrate the potential from this approach in a real-world setting. Test-problems analysed include relevant scenarios such as Ground Service Equipment pooling, whose benefits have not been quantified in the literature yet. Two alternative SimALNS algorithms have been developed and compared to understand which option provides for better results. Then, the performance of the solutions coming from the proposed algorithms have been compared with the ones deriving from the ‘expected value’ formulation of the TF-TAP, solved to optimality by CPLEX. Finally, results show that the proposed joint modelling and solution of both the ‘employee-to-team’ and the ‘team-to-aircraft’ assignments problems could bring remarkable economic advantages resulting from aircraft delays reduction – up to 15000 € saved per planning horizon (3-4 hours) – compared to the current policy pursued at LLA (teams of fixed size equal to four).

Questa tesi affronta il problema di formazione ed allocazione dei team appartenenti alle compagnie di servizio aeroportuali a breve termine. I pianificatori dei turni sono soliti decidere il numero di team da formare, ed il personale componente ciascun team, per un'intera stagione delle operazioni (in genere, di durata dai tre ai sei mesi), lasciando le decisioni riguardanti l'allocazione dei team agli aerei da servire ad orizzonti di pianificazione più brevi. Tuttavia, fissare a priori il numero di team e la dimensione di ciascun team per un’intera stagione può comportare una riduzione dell'efficienza nelle operazioni aeroportuali. Questo concetto ha posto le basi per la formulazione di un nuovo problema, indicato come Team Formation e Team-to-turnaround Allocation Problem (TF-TAP). Questo lavoro propone una soluzione innovativa del problema, denominata SimALNS, basata sulla combinazione di simulazione ibrida ad agenti ed Adaptive Large Neighbourhood Search euristica. La componente di simulazione presente nell’approccio SimALNS consente di includere gli elementi stocastici caratterizzanti il problema reale e di generare feedback all’algoritmo di ottimizzazione. Il caso di un aeroporto negli UK, London Luton Airport (LLA), è stato usato per dimostrare il potenziale di questo approccio in un contesto reale. Le istanze del problema studiate includono scenari rilevanti come la messa in comune di attrezzature di rampa, i cui benefici non sono stati ancora quantificati in letteratura. Due alternative di SimALNS sono state sviluppate e comparate in modo tale da comprendere quale opzione fornisse risultati migliori. Le prestazioni delle soluzioni provenienti dall’algoritmo proposto sono state poi confrontate con le soluzioni ottime della formulazione a valori attesi del TF-TAP, risolto tramite CPLEX. Infine, i risultati mostrano che la modellizzazione e soluzione congiunta dei problemi di assegnazione ‘impiegato-a-team’ e ‘team-ad-aereo’ può portare a notevoli vantaggi economici derivanti dalla riduzione dei ritardi aerei – fino a 15000 € risparmiati per intervallo di pianificazione (3-4 ore) – rispetto all’attuale politica perseguita a LLA (team di dimensione fissata uguale a quattro).