航空公司运营保障体系，涉及大量业务决策，例如机队规划、航线网络规划、机组排班、乘务排班、不正常航班恢复、收益管理等等，传统航空公司管理人员主要依靠行业经验决策，但随着航空公司的规模扩大，航点增多，机组人员增加，业务决策难度几何级增长。很多时候复杂业务问题，仅凭工作经验，很难找到最优解。国外先进的航空公司，依托IT技术，引入运筹学模型，通过算法优化，求出最优解，使航空公司业务“运营齿轮”达到顺畅运转最优状态。运筹学的算法优化理论，其主要目的是在决策时为管理人员提供科学依据，实现有效管理、正确决策和现代化管理。基于运筹学原理的算法优化分析，可以指导航空公司，在现有机队、机组、航线、航权等约束资源条件下，安排出对航空公司收益最大化的解决方案。海外优秀航空公司通过持续运筹学算法优化领域的投入，有效降低运营成本，提升边际效益。
运筹学是什么？
运筹学是近代应用数学的一个分支，主要是将生产、管理等事件中出现的一些带有普遍性的运筹问题加以提炼，然后利用数学方法进行解决。运筹学算法优化两大关键步骤分别是建模与求解。建模，是将问题通过数学形式准确有效地表达；求解，是获得最优化目标函数的决策（常见优化求解器Cplex、Gurobi）。
运筹学思想在古代就已经产生，例如：中国战国时期“田忌赛马”，东普鲁士哥尼斯堡的“七桥问题”，就是经典的运筹学应用。
二十世纪四十年代，源于第二次世界大战，为了最高效地分配军事任务和军事资源，运筹学作为一门数学的分支学科，在英美两国最早发展起来，用纯数学的方法来解决人、财、物的管理、筹划、调度等问题，求出最优结果。战后，随着现代企业工业生产组织的日益复杂，本质是研究优化问题的运筹学，开始延伸至其他更广泛领域，供应链管理、路径优化、选址、能源网络布局、收益管理、资产配置与风控等等。
当代运筹学，已经成为一门与应用数学、形式科学、计算机、经济管理等多学科密切联系的交叉学科。利用统计学、数学模型和算法等理论方法，在计算机技术的辅助支持下，解决现实生活中复杂问题，改善或优化现有系统的效率，寻找最佳或近似最佳解。
根据国家学科分类与代码简表（国家标准GBT13745-2009），运筹学作为数学下属的二级学科，学科编码11074。运筹学包括的三级学科有线性规划（1107410），非线性规划（1107415），动态规划（1107420），组合最优化（1107425），参数规划（1107430），整数规划（1107435），随机规划（1107440），排队论（1107445），对策论（1107450），决策论（1107460），库存论（1107455），搜索论（1107465），图论（1107470），统筹论（1107475），最优化（1107480），运筹学其他学科（1107499）等十六个分支。
运筹学在航空公司的应用实践
国外著名航空公司美联航UA、美航AA、英航BA、法航AF等等，高度注重运筹学在公司运营管理领域的应用，设有专门的运筹支持组（ORGroup）。国内各大航企，近几年在运筹学算法优化领域也多有涉足，南航成立了运筹学算法研究院，东航成立了算法实验室。航空公司作为一个高度复杂的运营主体，有大量业务场景需要运筹学算法优化，主要在六个分支，二十个业务场景。
利用运筹学理论在航空公司实践应用案例。
典型案例：航线网络规划
基于运筹学理论，考虑市场需求预测、飞机运行特性、人力资源配置、国家政策法规和竞争对手策略来规划航线网络，采用网络数据模型和算法优化，在兼顾机队规模、运行规定、过站时间等限制性条件下，通过分析各市场的需求、运力、时刻分布水平，帮助航空公司寻找最佳的长、中、短期的航线网络结构、提高整网收益和飞机利用率等。通过运筹学算法优化后的航线网络规划方案，可为航空公司在新开航线、加密航线、航线结构优化、航线时刻优化、航线机型优化、航班取消选择等应用场景提供有效的决策辅助工具，增加销售收入，降低运营成本。
典型案例：航班舱位/座位控制
随着航空公司机队扩张，座控人员会发现需要管理的航班数量越来越多，管控好每个航班的舱位状态以及数量调整越来越难。基于运筹学库存论理论，航班舱位/座位控制算法优化模型可以根据市场竞争、销售水平、旅客构成、票价结构等各类资源条件，通过比对舱位/座位库存数据和它航价格水平，结合事先拟定的控制策略，对属于不同节假日或淡旺季的每个航班，利用科学方法分析每个舱位的可能需求增量以及超售收益。根据最优算法策略的判断，高效、自动的管控航班舱位布局数调整和开放情况，从而有效提高航线座公里收入水平。舱位/座位库存算法优化模型可以帮助座控人员寻找航线销售规律，实现每个航班的精细化舱位管理，作出最佳的座控策略。
典型案例：机组/乘务排班优化
随着国内航空公司跨越式发展，国内航空公司飞机规模和航班数量迅猛增加，但机组培养跟不上机队扩张的步伐。通过运筹学规划技术，航空公司可以建立全新机组/乘务排班优化模型，在满足局方121部R4/5的规章前提下，考虑实际运行情况，合理组环联线，降低整体的搭机、过夜次数、提高空勤人员日均小时，降低运行成本，并且综合考虑航司空勤人员的疲劳度、舒适度、兼顾现场监控对运行保障的稳定性要求，给出航司计划、监控、执行各方均衡性都满意的机组/乘务排班计划，提高航司人力资源使用效率。
典型案例：不正常航班恢复
航空业是一个靠天吃饭的行业，计划永远赶不上变化，极端天气、突发状况、机械故障等等因素，经常会打乱航空公司原有整体计划安排，造成大范围航班延误或调整。大面积不正常航班恢复，极大考验了航空公司运营保障能力。基于运筹学理论设计的不正常航班恢复算法优化模型，可以在满足机组维护、操作规程、符合法律法规的前提下，尽可能降低全局恢复成本，减少旅客行程延误。将航班计划、机队编排、机组排班、旅客行程等问题进行重新组合分配，得到整体恢复决策支持结果，在延误的情况下，迅速获得最优解决方案，减少航空公司损失。
运筹学算法优化在航司应用的市场规模
国内航空公司利用运筹学理论，进行科学决策，提高自身运行效率的探索，才刚刚起步。2017年某营业收入超千亿的航空公司，在运筹学算法优化科学决策领域的投资约1000多万元。以此为参考，初步估计类似规模航空公司在这领域的投入比例约为营业收入的万分之一。国内航空业运筹学算法优化市场规模每年约为4000万元-5000万元，年增长率10%-15%，与民航年增长率类似。
运筹学算法优化，也可以应用于物流、仓储、快递、金融等其它领域。这些领域，如果是小规模业务，可以通过人工、简单算法穷举法来解决问题，只有业务量达到一定规模以上，难以通过人工或简单算法来处理，才需要通过运筹学建立算法优化模型来求解，所以通常是营收达到一定规模的大型企业才会有比较强烈需求，在估算市场规模时重点考察这类企业。根据2018年9月发布的中国500强企业名单，中国500强企业营收均超过300亿元，总营收达到71.17万亿元。如果按某航司万分之一的比例在运筹学算法优化领域投入，国内500强企业，在算法优化领域的市场投入总规模约每年71亿元。
行业主要参与者与代表公司
全球范围内，Sabre无疑是最大的航空算法优化解决方案供应商，拥有完整的算法优化解决方案；Amadeus与其类似；其余的国际算法优化供应商还有JEPPESEN、SAP、Llamsoft、达美技术、汉莎技术。这些海外算法优化公司或没有系统性的产品，或主要提供数据与信息系统服务，由于中国市场的独特性，海外公司在中国算法优化市场渗透率并不大。国内新兴的运筹学算法优化供应商大致分三类，仅提供算法支持、提供算法和系统、仅提供工具支持。主要代表有悠桦林、杉数科技，派迩。
全球主流算法优化服务商，基本情况如下表所示。
航空运输领域，运筹学主要研究机构
·AGIFORS-The Airline Group of International Federation of Operational Research Societies国际运筹学会航空运输组，专门研究运筹学在航空运输中的应用问题
·M.I.T-International Center for AirTransportation
·NASA Center-Langley Research Center
·Manchester Metropolitan University-The Centre for Aviation Transport and the Environment
·Ceorge Mason University-Center for Air Transportation Systems Research
·Embry-Riddle Aernonautical University
·Cranfields University
航空运输领域，运筹学研究期刊
《Transportation Research》
《Transportation Research Part B:Methodo logical》
《Transportation Research Part E:Logistics and Transportation Review》
《Journal of Air Transport Management》
《European Journal of Operational Research》
《Transportation Science》
《Operational Research》
小结
运筹学算法优化服务这是一个需求快速增长、供应显著不足、进入技术门槛极高的市场，未来发展潜力无限。利用运筹学理论，求解最优算法，提高航空公司运行效率，这是一个全新业务应用领域。在国外的现代商业应用中，运筹学算法优化应用，已经逐步在航空、物流、生产制造、金融、资源管理、集成电路设计、环境保护、电力管理等拥有庞大变量和约束条件的领域中得到广泛应用。在国内航空业、物流行业、仓储行业、金融行业都已经有成功的算法优化实施案例。相信随着市场逐步成熟，先行者成功案例广为传播，未来一定会有越来越多的公司加入到这个领域。
来源：民航资源网，作者：陈雪东
