La congestione dello spazio aereo in Europa è un fenomeno in rapida crescita che ogni anno causa ritardi e costi per tutti gli attori coinvolti. Il presente lavoro di ricerca analizza la possibilità di contenere questo fenomeno mediante meccanismi di tipo market-driven, nello specifico legati alla modulazione delle tasse di sorvolo, che riducano la congestione redistribuendo in maniera più sostenibile il traffico. A tal fine un modello di ottimizzazione bilivello è stato sviluppato, che rappresenta l'interazione tra Network Manager, Air Navigation Service Provider e compagnie aeree. Tramite tale modello è possibile simulare la reazione delle compagnie aeree a diverse strategie di peak load pricing. Il modello è stato testato su istanze di dati ottenute da traffico reale, per ottenere le quali è stata sviluppata una base di dati ad hoc. I risultati ottenuti confermano la validità della metodologia proposta e aprono numerosi spunti per possibili sviluppi futuri.
Models and algorithms for an efficient market-driven management of European airspace demand
RIGONAT, DESIREE
2016
Abstract
La congestione dello spazio aereo in Europa è un fenomeno in rapida crescita che ogni anno causa ritardi e costi per tutti gli attori coinvolti. Il presente lavoro di ricerca analizza la possibilità di contenere questo fenomeno mediante meccanismi di tipo market-driven, nello specifico legati alla modulazione delle tasse di sorvolo, che riducano la congestione redistribuendo in maniera più sostenibile il traffico. A tal fine un modello di ottimizzazione bilivello è stato sviluppato, che rappresenta l'interazione tra Network Manager, Air Navigation Service Provider e compagnie aeree. Tramite tale modello è possibile simulare la reazione delle compagnie aeree a diverse strategie di peak load pricing. Il modello è stato testato su istanze di dati ottenute da traffico reale, per ottenere le quali è stata sviluppata una base di dati ad hoc. I risultati ottenuti confermano la validità della metodologia proposta e aprono numerosi spunti per possibili sviluppi futuri.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14242/177385
URN:NBN:IT:UNITS-177385