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系統識別號 U0002-2208201103342900
中文論文名稱 以飛航風險評估為基礎之派遣支援決策方法
英文論文名稱 A Decision Support Tool for Flight Dispatch based on Flight Risk Assessment
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 資訊管理學系碩士班
系所名稱(英) Department of Information Management
學年度 99
學期 2
出版年 100
研究生中文姓名 郭益祥
研究生英文姓名 Yi-Shiang Kuo
學號 698631446
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2011-05-28
論文頁數 60頁
口試委員 指導教授-鄭啟斌
委員-張應華
委員-陳大正
中文關鍵字 飛航作業風險評估系統  模糊推論系統  決策支援  遺傳演算法 
英文關鍵字 Flight Operation Risk Assessment System  Fuzzy Inference System  Decision Support  Genetic Algorithm 
學科別分類 學科別社會科學管理學
學科別社會科學資訊科學
中文摘要 本研究之目的在於判定影響每一航班飛航安全之重要因素,並提供其調整方式,作為航空公司飛航簽派人員進行重新派遣作業時之參考。本研究以個案航空公司建置之飛航作業風險評估系統為基礎,該系統會在每一航班起飛前2小時,就派遣內容評估其風險值。當風險值過高時,應進行派遣內容調整以避免可能之安全性問題。本研究之作法是以一安全範圍內之風險值為目標,然後搜尋最小幅度之派遣內容修改,以期達到目標風險值。該航空公司之飛航作業風險評估系統乃以模糊推論系統為核心,因此本研究所發展之搜尋演算法亦以模糊規則之因果架構逆推可能之派遣內容組合。為了驗證本演算法之效能,本研究以該航空公司實際之飛行派遣資料進行實驗,並比較本演算法與遺傳演算法兩者之建議與原始派遣所衍生之風險值間的差異。
英文摘要 This study presents a decision support tool to identify the critical risk factors of a flight in advance, and to suggest adjustments of such factors for the dispatcher to reduce the flight’s risk. The case study airline has established a Flight Operation Risk Assessment System (FORAS) to evaluate the risk of a flight two hours before its departure; nevertheless, the function of critical risk factor identification and its corresponding adjustment suggestion is absent in the system. The present study proposes a search algorithm that is based on FORAS and its fuzzy reasoning mechanism to carry out the function of critical risk factor identification and adjustment suggestion. The algorithm is triggered when the risk of a flight is beyond the warning line. A target risk value in the safety zone is given, and the algorithm traces backward along the fuzzy rules in FORAS and finds the critical factors and the required changes of these factors to meet the target risk value. To justify the performance of the proposed algorithm, the real flight data from the case study airline are used, and the results are compared with that by a genetic algorithm.
論文目次 目錄
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機與目的 2
1.3 研究架構與流程 3
第二章 文獻探討 4
2.1 飛航安全相關研究 4
2.2 飛航風險因素分類相關研究 5
2.3 飛航作業品質保證系統(FOQA) 10
2.4 故障型式、效應和嚴重度分析(FMECA) 12
2.5 飛航作業風險評估系統(FORAS) 13
2.6 模糊推論系統(FIS) 15
2.6.1 模糊理論 15
2.6.2 模糊集合與歸屬函數 16
2.6.3 模糊推論架構 16
2.7 遺傳演算法(GA) 18
第三章 研究方法 20
3.1 個案航空公司FORAS 20
3.1.1 風險因素樹狀結構 20
3.1.2 模糊推論系統 25
3.2 派遣支援演算法 33
3.2.1 參數說明 33
3.2.2 演算法 34
3.3 遺傳演算法 39
3.3.1 染色體編碼 39
3.3.2 適應性函數 39
3.3.3 遺傳演算法流程 40
第四章 實驗 45
4.1 實驗一 46
4.1.1 實驗結果 46
4.2 實驗二 51
4.2.1 實驗結果 51
第五章 結論與建議 56
參考文獻 58


圖目錄
圖1-1 研究流程架構 3
圖2-1 FORAS建構圖 14
圖2-2 模糊推論系統架構圖 16
圖3-1 風險因素三大分類 21
圖3-2 機組人員風險(C1)樹狀結構 23
圖3-3 飛行員疲勞程度(C4)樹狀結構 24
圖3-4 先前飛行量(C19)樹狀結構 25
圖3-5 風險因素關係圖 26
圖3-6 FORAS模糊推論示意圖 29
圖3-7 組員英語能力(TC03)歸屬函數 30
圖3-8 組員國籍(TC04)歸屬函數 30
圖3-9 T值染色體範例 39
圖3-10 遺傳演算法流程 41
圖3-11 單點交配範例 43
圖3-11 單點突變範例 44


表目錄
表2-1 IATA失事因素分類 6
表2-2 飛航風險系統管理分向 9
表3-1 機組人員因素(C1)T值 22
表3-2組員間溝通能力(C5)模糊規則矩陣 31
表4-1 實驗執行環境 45
表4-2 派遣支援演算法執行結果 47
表4-3 風險值調整目標組合 48
表4-4 實驗一T值調整出現次數 50
表4-5 實驗二之遺傳演算法參數設定 51
表4-6 遺傳演算法執行結果 52
表4-7 遺傳演算法調整組合 53
表4-8 演算法結果比較 54
表4-9 成對檢定數據 55

參考文獻 [1]行政院飛航安全委員會,<台灣飛安統計2000-2009>,網址:http://www.asc.gov.tw/author_files/statistics00-09.pdf ,上網日期:2011年5月15日
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