DOI: https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2025.102746
تاريخ النشر: 2025-01-22
المؤلف: Alexis Brun وآخرون
الموضوع الرئيسي: حلول الجدولة وتحديد المواعيد
نظرة عامة
تتناول ورقة البحث الدور الحاسم لنقاط التفتيش الأمنية في الحفاظ على السلامة وتعزيز تجربة الركاب في المطارات، مع التركيز بشكل خاص على جدولة وكلاء الأمن في مطار شارل ديغول. تسلط الضوء على ضرورة تحسين عدد خطوط الأمن المفتوحة لتقليل أوقات الانتظار، التي يجب ألا تتجاوز 45 دقيقة. تستخدم الدراسة مزيجًا من خوارزمية التلدين المحاكي، ومحاكي الطوابير، وخوارزمية البرمجة الخطية الصحيحة (ILP) لإنشاء جدول فعال لعمليات نقاط التفتيش الأمنية بناءً على تدفق الركاب المتوقع المستمد من نموذج الشبكة العصبية.
تشير النتائج إلى أن طريقة الجدولة المقترحة تقلل بشكل كبير من عدد وكلاء الأمن المطلوبين مقارنة بالطرق التجريبية التقليدية، مع ضمان الامتثال للوائح العمل القانونية. ومع ذلك، فإن الاعتماد على توقعات الشبكة العصبية يقدم قيودًا محتملة، حيث قد تؤدي الأخطاء إلى نقص في التوظيف خلال ذروة تدفق الركاب. تقترح الورقة مجالات للبحث المستقبلي، بما في ذلك تحسين الشبكة العصبية ومعلمات التلدين المحاكي، والتحقق من صحة النهج تحت ظروف تشغيلية مختلفة، وتعزيز محاكي نقاط التفتيش الأمنية ليعكس بشكل أفضل سلوكيات الركاب المعقدة. بشكل عام، تقدم الدراسة إطارًا واعدًا لتحسين عمليات الأمن في المطارات من خلال استراتيجيات الجدولة المعتمدة على البيانات.
مقدمة
تسلط مقدمة الورقة الضوء على انتعاش حركة الطيران العالمية بعد أزمة كوفيد، مما يستلزم من المطارات تعديل عملياتها لإدارة زيادة حجم الركاب بشكل فعال. جانب حاسم من هذا التكيف يتضمن تحسين إدارة نقاط التفتيش الأمنية، حيث ترتبط جودة الخدمة المدركة ارتباطًا وثيقًا بأوقات الانتظار. يواجه مطار باريس شارل ديغول (CDG) تحديات تشغيلية كبيرة، حيث يتم اتخاذ قرارات بشأن عدد وكلاء الأمن وتكوين خطوط التفتيش مسبقًا، مع مرونة محدودة لإجراء التعديلات. نظرًا لأن تكاليف موظفي الأمن تصل إلى حوالي 120 مليون دولار سنويًا لمجموعة مطار باريس (ADP)، فإن تحسين تخصيص وكلاء الأمن أمر ضروري لتقليل أوقات الانتظار مع التحكم في النفقات.
تقترح الورقة تطبيق التلدين المحاكي الموجه لتطوير جدول زمني مثالي لفتح نقاط التفتيش الأمنية في CDG، مستندة إلى توقعات تدفق الركاب المستمدة من المنهجيات السابقة. توضح نهجًا منظمًا لنمذجة نقاط التفتيش الأمنية وتنفيذ خوارزمية تلدين محاكي مخصصة. علاوة على ذلك، تفصل الورقة الطريقة المستخدمة لتخصيص وكلاء الأمن لهذه النقاط، بهدف تعزيز الكفاءة التشغيلية وتجربة الركاب. ستوفر الأقسام اللاحقة مراجعة للأدبيات، ومنهجية مفصلة، واستنتاجات مع توصيات للتحسينات المستقبلية.
النتائج
في قسم النتائج، يتم توضيح فعالية خوارزمية التلدين المحاكي في تحسين جداول نقاط التفتيش الأمنية في المطارات من خلال تجارب عددية. تم اختبار الخوارزمية في يوم مختار من مجموعة بيانات تدفق الركاب الخاصة بالشبكة العصبية، والتي تتضمن معلومات تفصيلية عن الرحلات لمطار باريس شارل ديغول. تشير النتائج الأولية، الموضحة في الجدول 1، إلى أن التلدين المحاكي ينتج باستمرار انحرافات معيارية منخفضة عبر تجارب متعددة، مما يشير إلى أداء موثوق مقارنة بالنهج الجشع الحتمي. تولد الخوارزمية بنجاح جدولًا زمنيًا يستوعب العدد الضروري من خطوط الأمن المفتوحة مع الالتزام بالقيود التشغيلية، كما هو موضح في الشكلين 7 و8.
يكشف التحليل المقارن لطريقة التلدين المحاكي مقابل الممارسات التشغيلية التقليدية في المطارات عن تحسينات كبيرة في إدارة تدفق الركاب. بشكل خاص، تقلل طريقة التلدين المحاكي الحد الأقصى لوقت الانتظار للركاب إلى 45 دقيقة، وهو تحسين بنسبة 64% مقارنة بالطريقة الحالية للمطار، التي سمحت بانتظار يصل إلى 125 دقيقة (الجدول 3). بالإضافة إلى ذلك، تمكن طريقة التلدين المحاكي من تخصيص أكثر دقة لوكلاء الأمن، مما يعالج الفجوات في توقعات تدفق الركاب ويضمن وجود عدد كافٍ من الموظفين في نقاط التفتيش على مدار اليوم. تؤكد النتائج من عشرة أيام متتالية من الاختبار موثوقية الطريقة، حيث يتماشى العدد المتوقع من فرق الأمن المطلوبة بشكل وثيق مع الاحتياجات الفعلية، مما يظهر إمكانية تعزيز الكفاءة التشغيلية في إدارة الأمن بالمطار.
المناقشة
تؤكد قسم المناقشة في ورقة البحث على الدور الحاسم للنمذجة والمحاكاة في تحسين نقاط التفتيش الأمنية في المطارات لتعزيز كل من الكفاءة والأمان. تسلط الضوء على منهجيات مختلفة، بما في ذلك نظرية الطوابير وطرق المحاكاة، لتحليل تدفق الركاب وأوقات الانتظار. بشكل ملحوظ، يهدف نموذج ليوني وليو إلى تقليل وقت انتظار الركاب إلى عشر دقائق أو أقل من خلال زيادة الفحوصات الأولية الأسرع مع تقليل الفحوصات الثانوية الأبطأ. تناقش الورقة أيضًا أهمية تخصيص تدابير الأمن لأنواع الركاب المختلفة وإمكانية تنفيذ سياسات أمنية متميزة بناءً على تصنيف الركاب، كما يتضح من محاكاة موتا وآخرين لمطار مكسيكو سيتي.
علاوة على ذلك، يتناول القسم التعقيدات المتعلقة بتخصيص الموظفين في نقاط التفتيش الأمنية، ويؤطرها كمشكلة تحسين تتطلب توقعات دقيقة لتدفق الركاب. يُقترح استخدام البرمجة الصحيحة المختلطة والأساليب الميتاهيرستية، مثل التلدين المحاكي، لتخصيص موظفي الأمن بكفاءة مع الالتزام بالقيود التشغيلية. تتيح تقنية التلدين المحاكي، المستوحاة من علم المعادن، استكشاف مساحة حالة واسعة من تكوينات التوظيف الممكنة، بهدف تقليل أوقات انتظار الركاب مع الحفاظ على معايير الأمان. تختتم الورقة بتوضيح ضرورة دمج معلمات تشغيلية مختلفة وقيود في نماذج الجدولة والتوظيف لضمان إدارة فعالة لنقاط التفتيش الأمنية في المطارات.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2025.102746
Publication Date: 2025-01-22
Author(s): Alexis Brun et al.
Primary Topic: Scheduling and Timetabling Solutions
Overview
The research paper addresses the critical role of security checkpoints in maintaining safety and enhancing passenger experience at airports, particularly focusing on the scheduling of security agents at Charles de Gaulle airport. It highlights the necessity of optimizing the number of open security lines to minimize waiting times, which should not exceed 45 minutes. The study employs a combination of a simulated annealing algorithm, a queue simulator, and an integer linear programming (ILP) algorithm to create an effective schedule for security checkpoint operations based on predicted passenger flow derived from a neural network model.
The findings indicate that the proposed scheduling method significantly reduces the number of security agents required compared to traditional empirical methods, while ensuring compliance with legal work regulations. However, the reliance on neural network predictions introduces potential limitations, as inaccuracies may lead to insufficient staffing during peak passenger flow. The paper suggests avenues for future research, including refining the neural network and simulated annealing parameters, validating the approach under various operational conditions, and enhancing the security checkpoint simulator to better reflect complex passenger behaviors. Overall, the study presents a promising framework for improving airport security operations through data-driven scheduling strategies.
Introduction
The introduction of the paper highlights the resurgence of global air traffic following the Covid crisis, necessitating airports to adapt their operations to manage increased passenger volumes effectively. A critical aspect of this adaptation involves optimizing the management of security checkpoints, where the perceived quality of service is closely linked to queue times. Specifically, the Paris Charles de Gaulle airport (CDG) faces significant operational challenges, as decisions regarding the number of security agents and the configuration of search lines are made well in advance, with limited flexibility for adjustments. Given that security personnel costs amount to approximately $120 million annually for the Aéroport de Paris (ADP) group, optimizing the allocation of security agents is essential for minimizing wait times while controlling expenses.
The paper proposes the application of guided simulated annealing to develop an optimal schedule for opening security checkpoints at CDG, informed by passenger flow predictions derived from prior methodologies. It outlines a structured approach to modeling security checkpoints and implementing a dedicated simulated annealing algorithm. Furthermore, the paper details the method for allocating security agents to these checkpoints, aiming to enhance operational efficiency and passenger experience. Subsequent sections will provide a literature review, a detailed methodology, and conclusions with recommendations for future enhancements.
Results
In the results section, the effectiveness of the simulated annealing algorithm for optimizing airport security checkpoint schedules is demonstrated through numerical experiments. The algorithm was tested on a selected day from a neural network’s passenger flow dataset, which includes detailed flight information for Paris Charles de Gaulle Airport. The initial results, shown in Table 1, indicate that simulated annealing consistently yields low standard deviations across multiple trials, suggesting reliable performance compared to the deterministic greedy heuristic. The algorithm successfully generates a timetable that accommodates the necessary number of open security lines while adhering to operational constraints, as illustrated in Figures 7 and 8.
A comparative analysis of the simulated annealing method against traditional airport operational practices reveals significant improvements in managing passenger flow. Specifically, the simulated annealing approach reduces the maximum waiting time for passengers to 45 minutes, a 64% improvement over the airport’s existing method, which allowed waits of up to 125 minutes (Table 3). Additionally, the simulated annealing method enables a more accurate allocation of security agents, addressing discrepancies in passenger flow predictions and ensuring adequate staffing at checkpoints throughout the day. The results from ten consecutive days of testing further validate the method’s reliability, with the predicted number of required security teams closely aligning with actual needs, demonstrating the potential for enhanced operational efficiency in airport security management.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the critical role of modeling and simulation in optimizing airport security checkpoints to enhance both efficiency and security. It highlights various methodologies, including queuing theory and simulation approaches, to analyze passenger flow and waiting times. Notably, Leone and Liu’s model aims to minimize passenger waiting time to ten minutes or less by maximizing faster primary inspections while reducing slower secondary inspections. The paper also discusses the importance of tailoring security measures to different passenger types and the potential for implementing distinct security policies based on passenger categorization, as demonstrated by Mota et al. in their simulations of Mexico City airport.
Furthermore, the section addresses the complexities involved in staff allocation at security checkpoints, framing it as an optimization problem that requires accurate passenger flow predictions. The use of mixed integer programming and metaheuristic methods, such as simulated annealing, is proposed to efficiently allocate security personnel while adhering to operational constraints. The simulated annealing technique, inspired by metallurgy, allows for exploration of a vast state space of possible staffing configurations, ultimately aiming to minimize passenger wait times while maintaining security standards. The paper concludes by outlining the necessity of integrating various operational parameters and constraints into the scheduling and staffing models to ensure effective management of security checkpoints at airports.