民航航班旅客座位分配算法研究取得圆满成功

       旅客对个体性化服务水平的需求对航空公司的服务提出了更高的要求，改造现有业务模式、提升服务品质、提高运营效率成为了民用航空业的重要目标。鉴于座位预分配业务在民航业的重要意义，结合大数据时代的背景，基于前期民航旅客社会网络的研究成果，研究所与中国航信新一代旅客服务部Seat项目组开展了航班旅客座位预分配算法研究相关的合作工作。

       自2013年7月起，双方持续开展着密切的沟通、合作。至今，我所已经顺利完成航班旅客座位预分配算法的研究设计以及相应原型系统的研发工作，算法质量与原型系统的演示效果得到了中国航信专家组的高度认可。经中国航信要求，我所已派出研究所王琨琨、周超前往中国航信研发中心驻场，协助中国航信的座位预分配业务系统正式上线的相关工作，经过双方的共同努力，我所已向中国航信完成了相关的知识转移工作，并在中国航信内部顺利部署航班旅客座位分配原型系统。日前，该原型系统现已面向航信全员进行公开展示与测试，受到了一致好评。

       背景信息：

       航班旅客座位预分配算法项目主要是基于海量的旅客历史乘机数据，分析研究旅客的座位偏好模型，结合旅客的社会网络，设计基于旅客偏好和旅客社会关系的座位预分配算法。该算法将应用于中国航信的座位预分配业务系统，预期将会显著缓解柜台值机压力、提升旅客出行的座位满意度，航班旅客座位预分配算法将会对航空的业务流程产生重要的影响。

        以下为原型系统中的部分视图。

       上图为历史分配结果与运用算法后分配结果的对比界面，航班旅客座位预分配算法原型系统现可以直观的形式展现历史上某一个执行航班的历史实际座位分配情况和预分配算法优化后的座位分配结果。图中黑色代表单独出行的旅客，相同颜色代表团体出行的旅客，白色代表空位。红色标出的部分为采用算法后的分配结果及算法的执行结果。

        原型系统还能从多个角度对算法执行情况进行对比。

       上图从旅客个体对座位的满意程度来对比历史结果与运用算法后的分配结果。图中颜色越绿，代表旅客个体越满意；颜色越红，代表旅客个体越不满意。可以看出采用算法后的旅客个体满意程度高于历史分配结果。

       上图从有关系的旅客对座位的满意程度来对比历史分配结果与运用算法后的结果。黑色代表单独出行的旅客。颜色越绿，代表团体旅客越满意；颜色越红，代表团体旅客越不满意。可以看出采用算法后的团体旅客满意程度高于历史分配结果。

       上图综合考察旅客个体对座位的满意程度和有关系的旅客对座位的满意程度来对比历史分配结果和采用算法后的分配结果。

       原型系统不仅可对预分配算法进行较为全面的评估，同时还考虑到航空市场存在着多种业务规则，如儿童不能就坐在安全出口附近等，因此设计了如下图所示的调整预分配业务规则和算法的执行参数的功能接口。

       该图为预分配参数设置下优化参数设置页面。原型系统可指导用户调整预分配规则或参数得到预期的预分配结果。