Resumen

La selección de los indicadores de rendimiento de la asignación de puertas de embarque en los aeropuertos es un problema complicado de toma de decisiones con una fuerte subjetividad y dificultad para medir la importancia de cada indicador. Una mejor selección de los indicadores de rendimiento (IP) puede aumentar en gran medida el beneficio global del aeropuerto. Adoptamos un enfoque de toma de decisiones multicriterio para cuantificar los IPs cualitativos y llevar a cabo la posterior selección utilizando el método de agrupación difusa. En primer lugar, identificamos 21 IPs comúnmente utilizados a través de la revisión de la literatura y la encuesta. Posteriormente, se empleó la técnica del proceso de jerarquía analítica difusa para obtener las ponderaciones de los criterios de selección en función de la importancia relativa de la importancia, la disponibilidad y la generalizabilidad. Además, agregamos las ponderaciones de los criterios de selección y la puntuación de los expertos para evaluar cada IP para el proceso de agrupación. Se aplicó el algoritmo de partición c-means de producto difuso-posibilista para dividir las IPs en diferentes grupos basados en los tres criterios de selección como características de partición. El clúster con mayores pesos del centro se identificó como el clúster de muy alta influencia, y como resultado se identificaron 10 IPs. Este estudio reveló que el objetivo orientado a los pasajeros es el criterio de rendimiento más importante; sin embargo, también se puso de manifiesto la relevancia de los objetivos de rendimiento orientados al aeropuerto/línea aérea y a la solidez. También ofrece un enfoque científico para determinar las funciones objetivo para futuras investigaciones sobre la asignación de puertas. Además, creemos que, mediante ligeras modificaciones, este modelo puede utilizarse en otros aeropuertos, en otros problemas de selección de indicadores o en otros escenarios del mismo aeropuerto para facilitar la elaboración de políticas y la práctica de situaciones reales y, por tanto, facilitar el sistema de gestión del aeropuerto.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:peso de los criterios de selección, aeropuerto, pi, métodos de agrupación difusa, partición de productos posibilistas, objetivos de rendimiento orientados, importancia de la significación, técnicas de proceso jerárquico, investigación de asignación de puertas, problema de selección de indicadores
• Keywords:selection criteria weight, airport, pi, fuzzy clustering methods, possibilistic products partition, oriented performance objectives, importance of significance, hierarchy process techniques, gate assignment research, indicators selection problem