Mingchuan Luo

© Sven Ellger

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Name

Dipl.-Ing. Mingchuan Luo

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Organisationsname

Professur für Technologie und Logistik des Luftverkehrs

Professur für Technologie und Logistik des Luftverkehrs

Adresse work

Besuchsadresse:

Gerhart-Potthoff-Bau (POT), Raum 166 Hettnerstraße 1-3

01069 Dresden

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work Tel.

Mingchuan Luo absolvierte das Diplomstudium (Dipl.-Ing.) in Elektrotechnik an der Technischen Universität Dresden, Deutschland. Derzeit verfolgt er seinen Ph.D. Studium an der Professur für Technologie und Logistik des Luftverkehrs. Seine Forschung konzentriert sich hauptsächlich auf Flughafenmanagement, Multi-Agenten-Modell zur Untersuchung des Flughafenbetriebs und datengesteuerte Methoden zur Unterstützung der digitalen Transformation von Flughäfen, insbesondere Algorithmen des maschinellen Lernens und deren Anwendung auf die komplexe Flughafenumgebung.

Forschungsinteressen

• Total Flughafenmanagement
• Multi-Agent-basierte Modellierung (Digitaler Zwilling) zur Unterstützung der Bodenressourcenplanung auf Flughäfen
• Multi-Agent Reinforcement Learning für Airport CDM
• Datenanalyse im Flughafenbetrieb

Forschungsprojekte

IMHOTEP: Integrated Multimodal Airport Operations for Efficient Passenger Flow Management

ABM4APOC: Use of agent-based modelling in support to APOC decision-making processes and Total Airport Management, including passenger flow and turnaround

Veröffentlichungen

• Mingchuan Luo, Michael Schultz, Hartmut Fricke, and Bruno Desart, (2022). Data-driven fusion of turnaround sub-processes to predict aircraft ground time. In ATRS, 2022, Antwerp, Belgium.                                                                                                             The four finalists for Conference Best Paper Award.
• Miguel Mujica Mota, Paolo Scala, Michael Schultz, Daniel Lubig, Mingchuan Luo, and Edgar Jimenez Perez , (2021). The Rise of the Smart Passenger I: Analysis of impact on Departing Passenger Flow in Airports. In 11th SESAR Innovation Days.
• Mingchuan Luo, Michael Schultz, Hartmut Fricke, Bruno Desart, Floris Herrema, and Roc ́ıo Barrag ́an Montes, (2021), Agent-based simulation for aircraft stand operations to predict ground time using machine learning. In DASC, 2021.                        Best paper award in session Airport surface operations.
• Michael Schultz, Mingchuan Luo, Daniel Lubig, Miguel Mujica Mota, Paolo Scala,  (2021). COVID-19-RELATED CHALLENGES FOR NEW NORMALITY IN AIRPORT TERMINAL OPERATIONS. In Winter Simulation Conference 2021.