Multi-objective optimization of airport check-in counter allocation using genetic algorithms

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Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2025
Typ der Arbeit
Studiengang
Sammlung
Institut für Wirtschaftsinformatik
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Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
2025 6th International Conference on Machine Learning and Human-Computer Interaction (MLHMI)
Themenheft
DOI der Originalpublikation
https://doi.org/10.1109/MLHMI66056.2025.00024
URI
https://irf.fhnw.ch/handle/11645/57322
Link
Zugehörige Forschungsdaten
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
114-119
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
IEEE
Verlagsort / Veranstaltungsort
Kawasaki
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
This paper presents a multi-objective optimization approach using Genetic Algorithms (GAs) to address the Airport Check-In Counter Allocation problem. A hybrid model balancing operational costs, passenger waiting times, resource utilization, and service levels is developed. A GA framework, implemented with the DEAP library in Python, evaluates multiple scenarios through various test cases to assess performance under different conditions. The results demonstrate the robustness and adaptability of GAs in achieving high resource utilization and service levels with up to zero waiting times, even under increased demand and varying parameter settings. This study highlights the potential of GAs for solving complex multi-objective optimization problems in dynamic environments and suggests future research directions, including hybrid optimization methods and diverse parameter settings.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Projekt
Veranstaltung
6th International Conference on Machine Learning and Human-Computer Interaction
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
979-8-3315-3573-5
979-8-3315-3574-2
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
publication.page.reviewtype.Peer-Reviewed
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
Puthuparambil, B., Hanne, T., & Dornberger, R. (2025). Multi-objective optimization of airport check-in counter allocation using genetic algorithms. 2025 6th International Conference on Machine Learning and Human-Computer Interaction (MLHMI), 114–119. https://doi.org/10.1109/MLHMI66056.2025.00024
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