基于遗传算法的航班串优化方法研究

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1、第32卷第5期2014年lO月中国民航大学学报JOURNALOFCIVILAVIATIONUNIVERSITYOFCHINAV01．32No．5October2014基于遗传算法的航班串优化方法研究贾宝惠，杜建勋，李耀华(中国民航大学航空工程学院，天津300300)摘要：分析研究了航班串编制问题，考虑了飞机载客量与航班平均客流量的关系，构造了航班旅客溢出成本指数因子，建立了改进后的基于最小成本的航班串优化模型，并构造了遗传算法求解模型。利用Madab遗传算法工具箱进行仿真研究。应用航空公司实际航班数据对上述模型和算法进行验证，所

2、得优化结果良好，证明该航班串优化模型及方法切实可行。关键词：遗传算法；航班串；生产计划中图分类号：V271文献标志码：A文章编号：1674—5590(2014)05—0045-04ResearchonoptimizationmethodofflightstringbasedongeneticalgorithmJ／ABao—hui，DUJian-xun，LIYao-hua(CollegeofAeronoztticalEngineering，CAUC，Tianjin300300，China)Abstract：Flightstring

3、problemisanalyzed，andtheconnectionbetweenflights’averagetrafficvolumeandaircraftpas‘sengercapacityisconsidered．Thefactorofairlinepassengeroverflowcostindexisstructured，andtheoptimizedmodelofflightstringbasedonminimumcostisproposed．AtlastGAbasedonMaflabisusedtostudyth

4、emodel．ThesimulationresultwithflJightdatashowsthatthemodelandalgorithmalepracticalandeffective．Theopti-mizationofflightstringismeaningfultotheairlines．Keywords：geneticalgorithm；flightstring；productionplanning随着中国民航业的飞速发展，航空公司的航班量快速增长，传统的人工或半人工排班方式由于其排班效率低下已难以满足航空公司日常

5、的飞机排班要求。而智能高效的航班串求解和优化方法，不仅有助于航班的安全、正点运行，更将直接提高机队的利用率，进而加大航空公司的经济收益，对航空公司提高自身竞争力具有重要意义[11。近年来，国内外学者将具有更高效率的智能化启发式算法引入飞机排班的求解和优化中，并取得了良好效果。Tung—Kuan等【2针对航班延误及恢复问题，提出了一种新的多目标优化方法，即评价取向遗传算法(EPGA)，在面对航班调度突发状况时能迅速得到高品质解决方案。Torsten等【，1将贪婪启发式算法进行改进，创建了RSFFB算法，并将其用于对ARP模型的求解

6、优化，获得了较好效果。詹志辉等【4l针对飞机抵达机场排序和调度问题，提出了一种带有滚动时域控制的蚁群算法，即RHC—ACS—ASS算法，该算法具有很强的全局搜索能力，对飞机排班调度问题具有高效率和较好的鲁棒性。BurketSl针对航班调度问题，提出了一种改进的文化基因算法(multi—memememeticalgorithm)，该算法通过同步飞行时间和飞行路径得到目标的改善，形成一个更具可靠性和灵涪陛的航班指派计划。尽管国内外已取得了较多成果，但仍存在一定的不足之处。本文从大型航空公司的飞机排班角度出发，考虑了机型载客量与航班平

7、均客流量的关系，构造了航班旅客溢出成本指数因子，建立了改进后的基于最小成本的航班串优化模型，最后通过Madab遗传算法工具箱对初始航班串进行了优化。1研究与方法1．1问题描述航班串的编制是指将航空公司一天、一周或一个季度的航班信息通过合理的方法编制为若干个航班收稿日期：2013—09-03；修回日期：2013—10—13基金项目：国家自然科学基金项目(u1233107)作者简介：贾宝惠(1971一)，女，山西运城人，教授，硕士，研究方向为复杂工业过程建模、智能求解算法—．46——中国民航大学学报串，即将一个到港航班和一个离港航班

8、在符合各方面约束的情况下生成可以由一架飞机去执行的航班连接，且其起点和终点都应在基地机场。航班串的生成算法包括航班连接网络的构造算法和航班任务串搜索算法。通常在航班数量较少的情况下，通过手工编制航班串即可达到良好的效果。近年来随着中国航空公司的规模日益增大，手工