基于最小成本渗透模型的美国航空运输系统资源消耗建模研究

本研究通过创新性地应用最小成本渗透(MCP)模型，解决了航空运输网络(ATN)资源优化配置的关键问题。研究人员构建了加权、有向、时序和多层网络模型，揭示了航空公司代码共享合作对提升系统服务能力和抗干扰性的显著作用。研究结果表明，完全合作模式可使网络覆盖能力提升31%，为航空业调度优化提供了理论依据。该成果发表于《Nature Communications》，为复杂供需网络(SDN)研究开辟了新范式。

　　

航空运输系统如同现代社会的血管网络，每天承载着数百万旅客的出行需求。然而这个复杂系统面临着一个根本性矛盾：有限的航班座位资源如何满足不断波动的旅客需求？传统研究多关注网络拓扑结构或单一航空公司的调度优化，却忽视了资源消耗动态与跨公司协作的潜在价值。Minsuk Kim和Filippo Radicchi团队独辟蹊径，将物理学中的渗透理论创新应用于航空网络分析，揭示了代码共享合作对系统效能的深远影响。

研究采用三个关键技术方法：(1)整合美国运输统计局(BTS)航班时刻表、FAA飞机注册数据等构建多层航班连接网络(FCN)；(2)基于真实售票数据和重力模型分别模拟供需关系；(3)开发最小成本渗透(MCP)算法动态模拟座位资源消耗过程。研究选取2019年4月18日（常态日）和2023年11月22日（感恩节高峰）的航班数据，设置δ=30分钟（同联盟中转）、ε=60分钟（跨联盟中转）参数。

Construction of the framework

研究团队创新性地将传统机场节点网络转化为航班连接网络(FCN)，节点代表航班，边代表可行中转。通过设置不同合作级别（无合作/部分合作/完全合作），构建三类网络模型。完全合作模式允许跨航空公司中转，显著增加了网络连接性，边数量从813,694（无合作）跃升至2,613,625。

Validation of the framework

使用真实售票数据验证时，MCP模型精准复现了实际行程的统计特征：74%为直飞，26%含1-2次中转。模型输出的行程长度分布（均值1,300km）与真实数据高度吻合，证实了框架的可靠性。

Estimating the effectiveness of the transportation system

当采用重力模型模拟潜在需求时，研究发现了突破性结果：完全合作模式使网络覆盖率从74%（无合作）提升至97%，相当于31%的相对改善。关键转折点在2.3×10⁶需求时出现，此时座位资源开始枯竭。值得注意的是，完全合作模式下20%的行程涉及跨航空公司中转，显著高于部分合作模式的10%。

Characterizing cooperation in the transportation system

通过分析航线共享网络，研究发现：达美航空(DL)70%的中转行程由本司航班完成。完全合作模式重塑了市场格局，促使主要航空公司共享高需求航线（如纽约JFK-洛杉矶LAX），形成了更均衡的合作网络。

Benefits of unrestricted air-carrier cooperation

模拟极端情况时，完全合作模式展现出强大韧性：当取消DL所有航班（占总量14%）时，系统仍能维持90%的覆盖率；随机停飞50%飞机时，完全合作模式的AUC(0.351)显著优于无合作模式(0.295)。芝加哥奥黑尔(ORD)等枢纽机场的关闭影响可通过跨公司中转有效缓解。

这项研究开创性地将渗透理论应用于运输网络优化，证明了代码共享合作在不改变航班时刻表的前提下，能显著提升系统效能。完全合作模式可使网络覆盖能力提升31%，在疫情后运力受限时期尤为重要。研究提出的MCP框架具有普适性，可扩展至物流、电网等供需网络分析。该成果为航空业政策制定提供了量化依据，提示监管部门应鼓励跨公司合作，以构建更具韧性的运输体系。未来研究可结合实时需求预测，进一步优化网络资源配置策略。