Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
In januari gratis thuislevering in België (via bpost)
Gratis levering in je Standaard Boekhandel
Omschrijving
This book provides ways for air traffic managers to better address airport capacity uncertainty in the airspace system. In particular, it discusses decision-making algorithms under uncertainty in ground delay programs (GDPs) for a single destination airport. The book proposes methods to model stochasticity in GDP operations and mechanisms to respond to conditions dynamically such that the overall system performance is optimized. The single airport ground holding problem with capacity uncertainty is modeled using two approaches: multi-stage stochastic integer programs with probabilistic capacity scenario trees and sequential decision dynamic programs with Markov capacity evolution processes. The stochastic programs require scenarios that depict capacity evolutions. Methodologies are introduced for generating and using scenario trees from empirical data. The challenge for the dynamic programs lies in the computational load for solving large-scale problems due to the curse of dimensionality. We present computational strategies to manage the complexity. In this book, we also discuss the mathematical relationship between the models and analyze their performance in a real-world setting.