Mohamed Ali Abdelsamea Hewady,  <br/><br/>
Improving The Performance Of An International Airport Using Meta-Heuristic Approach  /  
  تحسين أداء مطار دولي باستخدام أسلوب ميتاهيورستيك /  
By Mohamed Ali Abdelsamea Hewady; Supervised By Prof. Naglaa Ragaa Saeid Hassan, Dr. Eman Mostafa Aoun, Dr. Noha Aboulfotoh Aboulfotoh. 
 - 99 leaves :   illustrations ;   30 cm. +   CD. 
<br/><br/>Thesis (M.Sc.) -Cairo University, 2024.    
<br/><br/>Bibliography: pages 96-99.  
<br/><br/> <br/>In this thesis, it is applied DEA and GA to measure the efficiency of airport contact stands to improve its performance and capability. The practical study is conducted at Cairo International Airport Terminal 3 focusing on evaluating the efficiency of terminal contact stands. The study involved analyzing data collected over 13 working days which include information about flight numbers, destinations, arrival and departure times, aircraft details, passenger numbers, stand numbers and flight types (International or Domestic) for 24 contact stands at the airport.<br/>Before applying DEA, the data analysis revealed that the contact stands at Cairo International Airport served 52.10% of the total 1307 aircraft during the study period which indicate the utilization rates of the stands. It is also notes that each contact stand had different levels of utilization where some stands have serving with a higher percentage of passengers than others. For example, the contact stand of F2 was identified as having the highest efficiency among the wide contact stands, while contact stands of F3, F8, and F9B were highlighted as the most efficient among the narrow contact stands. The Utilization of contact stands was 22.12%–52.10% in time of study which represents poor percentages indicating defects in management and operating the contact stands which requires improving its efficiency.<br/>After applying DEA where it was used the BCC model for the analysis focusing on maximizing outputs of served aircraft and usage time given the input according to width of the contact stands. The technical efficiency of both wide and narrow contact stands was evaluated showing the technical efficiency of each type. The results indicated that there a variation in efficiency across different contact stands where there are some contact stands performing better than others. The results showed the efficiency of each type of contact stand where the mean efficiency of the wide contact stands was 57%, while the narrow contact stands was 69%. Thus, the study assessed the efficiency for both wide and narrow contact stands allowing comparison according to its performance levels.<br/>In the first day, before applying GA, all contact stands served 15581 passengers with ratio 66% of the total passengers and after applying GA, all contact stands served 22579 passengers with ratio 96% of the total passengers. In the second day, before applying GA, all contact stands serviced 16772 passengers with ratio 63%. After implementing GA the efficiency of all contact stands increased to 25898 passengers with ratio 97% of the total passengers. In the third day, before applying GA, all contact stands handled only 15728 passengers with ratio 65%. After implementing GA, all contact stands increases in services with ratio 96% of the total passengers which reaching 23130 passengers<br/>Thus, applying GA on SAP showed significant improvements in efficiency. The analysis showed that certain contact stands experienced a notable increase in the number of passengers served after applying the GA while the others are decrease due to load redistribution. Thus, the suggested GA algorithm played a crucial role in optimizing the allocation of resources and improving the overall performance of the contact stands highlighting the positive impact of the algorithm on efficiency and utilization rates.<br/>Additionally, the relationship between the number of aircraft and the number of carried passengers was examined through a scatter plot analysis. The results indicated the positive correlation between the two variables indicating that as the number of aircraft increased, the number of passengers also increased showcasing a strong relationship between these factors.<br/>  في هذه الرسالة تم تطبيق DEA وGA  لقياس كفاءة مواقف الاتصال بالمطار لتحسين أدائها وقدرتها حيث أجريت الدراسة العملية في مطار القاهرة الدولي مبنى الركاب 3 مع التركيز على تقييم كفاءة مواقف الاتصال بالمطار <br/>تضمنت الدراسة تحليل البيانات التي تم جمعها على مدار 13 يوم عمل والتي تتضمن معلومات حول أرقام الرحلات والوجهات وأوقات الوصول والمغادرة وتفاصيل الطائرات وأرقام الركاب وأرقام المواقف وأنواع الرحلات (دولية أو محلية) لـ 24 موقف اتصال بالمطار.<br/>قبل تطبيق DEA كانت نتائج تحليل البيانات أن مواقف الاتصال بمطار القاهرة الدولي خدمت 52.10٪ من إجمالي 1307 طائرة خلال فترة الدراسة مما يشير إلى معدلات استخدام المواقف. كما يلاحظ أن مواقف الاتصال كانت لها مستويات مختلفة من الاستخدام حيث تخدم بعض المواقف نسبة أعلى من الركاب عن غيرها. على سبيل المثال يعتبر حامل الاتصال F2 الأكثر كفاءة بين حاملات الاتصال العريضة في حين تم تسليط الضوء على حاملات الاتصال F3 وF8 وF9B باعتبارها الأكثر كفاءة بين حاملات الاتصال الضيقة. بلغ استخدام حاملات الاتصال 22.12% - 52.10% في وقت الدراسة وهو ما يمثل نسبًا ضعيفة تشير إلى عيوب في إدارة وتشغيل حاملات الاتصال مما يتطلب تحسين كفاءتها. <br/>وبعد تطبيق (DEA) حيث تم استخدام نموذج BCC للتحليل مع التركيز على تعظيم مخرجات الطائرات التي تم تقديم الخدمة لها ووقت الاستخدام مع الأخذ في الاعتبار المدخلات وفقًا لعرض مواقف الاتصال. حيث تم تقييم الكفاءة الفنية لكل من مواقف الاتصال العريضة والضيقة مع إظهار الكفاءة الفنية لكل نوع. وأشارت النتائج إلى وجود اختلاف في الكفاءة حيث يوجد بعض مواقف الاتصال التي تعمل بشكل أفضل من غيرها. وبلغ متوسط كفاءة مواقف الاتصال العريضة 57% في حين بلغت مواقف الاتصال الضيقة 69%. وبالتالي قامت الدراسة بتقييم الكفاءة الفنية لكل من مواقف الاتصال العريضة والضيقة مما يسمح بالمقارنة وفقًا لمستويات أدائها.<br/>في اليوم الأول. قبل تطبيقGA خدمت جميع مواقف الاتصال 15581 راكبًا بنسبة 66٪ من إجمالي الركاب وبعد تطبيق GA خدمت جميع مواقف الاتصال 22579 راكبًا بنسبة 96٪ من إجمالي الركاب. في اليوم الثاني، قبل تطبيق GAخدمت جميع مواقف الاتصال 16772 راكبًا بنسبة 63٪ من إجمالي 26622 راكبًا وصلوا ومغادروا. وبعد تطبيق GA زادت كفاءة جميع مواقف الاتصال إلى 25898 راكبًا بنسبة 97٪ من إجمالي الركاب. في اليوم الثالث قبل تطبيق GA تعاملت جميع مواقف الاتصال فقط مع 15728 راكبًا بنسبة 65٪ من إجمالي 24197 راكبًا وصلوا ومغادروا في هذا اليوم. وبعد تطبيق  GA زادت جميع مواقف الاتصال في الخدمات بنسبة 96٪ من إجمالي الركاب لتصل إلى 23130 راكبا. هكذا أدى تطبيق الخوارزمية الجينية لحل مشكلة تخصيص المواقف الى تحسينات كبيرة في الكفاءة. حيث أظهرت النتائج زيادة ملحوظة في عدد الركاب الذين تم تقديم الخدمة لهم بعد تطبيق الخوارزمية في حين انخفضت مواقف أخرى بسبب إعادة توزيع الاحمال هكذا لعبت الخوارزمية الجينية المقترحة دورًا حاسمًا في تحسين تخصيص الموارد وتحسين الأداء العام لمواقف الاتصال مما يسلط الضوء على التأثير الإيجابي للخوارزمية على الكفاءة ومعدلات الاستخدام. بالإضافة إلى ذلك تم فحص العلاقة بين عدد الطائرات وعدد الركاب المنقولين من خلال تحليل مخطط التشتت. أشارت النتائج إلى الارتباط الإيجابي بين المتغيرين مما يشير إلى أنه مع زيادة عدد الطائرات زاد أيضًا عدد الركاب مما يُظهر علاقة قوية بين هذه العوامل<br/> 
<br/><br/>
<br/><br/><br/>Text in English and abstract in Arabic & English. 
<br/><br/><label>Subjects--Topical Terms: </label><br/>Operations Research and Management
<br/><br/><label>Subjects--Index Terms: </label>Airport stand allocation problem  Data Envelopment Analysis  Meta-Heuristics 
<br/><br/><label>Dewey Class. No.: </label>658