差值排序算法在飞机排班问题中的应用

飞机排班是航空公司制定生产计划的一项基本内容。首先通过对排班问题的分析,建立了排班问题的均衡模型;其次通过对航班连线和飞机分别标号,将一种新的差值排序算法引入飞机排班问题的求解中;最后利用V isual C＋＋编写计算机程序,并通过具体算例的分析,验证了所提出方法的正确性和有效性。     

基于SMT的机组排班问题优化求解

机组排班是航空公司运营计划非常重要的一个环节,合理的机组排班可以为航空公司省下一大笔机组成本支出,从而增加航空公司的收益.由于机组排班过程涉及大量的复杂约束,属于NP难问题,因此优化求解困难.本文提出了一种基于可满足性模理论(Satisfiability Modulo Theories,SMT)的航空公司机组排班问题的优化求解方法,将机组排班过程中的各种约束转化为一阶逻辑公式,设立求解目标为最小化成本和最大化机组利用率,将问题转化为求在给定逻辑公式可满足情况下的最优解,并利用SMT求解器Z3进行求解.实验表明,本文的算法能有效的求解一定规模航班计划的机组排班问题,给航空公司带来一定的收益.     

飞机指派问题优化模型及算法研究

为了提高航空企业飞机排班计划的自动化水平,分析了航空企业飞机排班计划编制流程,将这个复杂组合优化问题分解为3个组合优化问题,重点研究了其中的飞机指派优化问题,归纳了要考虑的主要约束条件,以优化理论为基础,针对飞机排班计划优化问题中的关键问题—飞机指派问题建立了飞机指派优化模型,模型考虑了飞机与航班之间在机型、飞行区域、客流量等条件上的匹配要求,并给出了模型约束条件的编码方法,同时根据大量实际生产数据给出相应的惩罚系数表。为求解模型,构造了一种自适应单亲遗传算法,算法选用了适合模型的遗传算子,采用动态调整遗传算子操作概率的方式加快优化速度。采用航空公司的实际航班数据进行仿真实例研究结果表明,该模型和算法切实可行。     

GASA混合算法在航空公司乘务员排班系统中的应用

排班系统是公司,企业管理的一项日常工作,一种公平、合理的排班方法对于调动工作人员的工作积极性、提高工作效率都具有重要的意义.目前排班系统主要都是基于手工排班的方式来考虑的而且约束条件较多,所以利用计算机进行自动排班的思想自然而生.阐述了排班系统的模型、系统结构,并对建立的排班系统模型做了详细描述,采用GASA混合算法很好的解决了这一问题,仿真分析验证了算法的合理性.所设计实现的系统在某航空公司实际运行表明该模型算法是合理而有效的.     

航空机组乘务员自动排班系统中的算法应用

目前排班系统主要是基于手工调整的方式来完成,而且需要考虑的约束条件较多.本文介绍了乘务员排班系统的基本情况,对建立排班系统模型做了描述,及介绍了几种算法在排班问题上的应用.经某航空公司实际数据运行表明,所提出的模型算法是合理而有效的.     

面向正常性的飞机排班优化算法

针对航班正常性问题,在飞机排班问题基础上,引入正常性约束,建立面向正常性的飞机排班模型,提出一种两阶段启发式算法进行求解.构建符合正常性要求的候选航班链集合,将排班问题转化为候选链对航班计划的集合覆盖问题.通过0-1整数规划求解集合覆盖问题,得到满足正常性约束的最小飞机数量排班方案.松弛正常性约束减小飞机使用数量,满足飞机数量约束.通过迭代搜索寻求正常性与飞机数量平衡的最优排班方案.实验结果表明,该方法可以有效提升航班计划的正常性期望.     

飞机排班调度中机组指派优化模型及算法研究

分析了航空企业飞机排班计划编制流程,重点研究了其中的空勤机组指派优化问题,建立了机组指派优化模型,模型同时考虑了机组与航班执行飞机之间在机型、飞行区域等条件上的匹配要求。为求解模型,构造了一种改进遗传算法,算法采用自然数编码,动态自适应调整交叉和变异概率,以及智能启发式规则修正的方式加快优化速度。采用航空公司的实际航班数据进行仿真实例研究结果表明,模型和算法切实可行。     

分布交互式实时三维飞行仿真平台的综合设计

针对基于高阶非线性系统数学模型基础上的飞行器控制系统设计难于验证的实际问题,在基于全数字飞机的非线性模型基础上,在分布式局域网的仿真环境下,利用飞行控制律实时算法、面向对象的编程方法、TCP/IP网络通信技术及计算机三维仿真等技术,构建了分布交互式实时三维飞行控制系统仿真平台,研究了该平台的软硬件构成、设计方法及相关的关键技术,并且在网络环境下分别开发了基于增益表和自修复重构的实时仿真算法,成功模拟了飞机在驾驶员在环和全自动飞行的情况,研究结果表明了该仿真平台在飞行仿真训练和教学中的实用性以及验证先进控制律的可移植性.     

模拟“退火”算法在多目标航空公司职员排班系统中的应用

目前排班系统主要是基于手工的方式来完成，而且需要考虑的约束条件较多，因此需要利用计算机技术进行自动合理的排班。介绍了乘务员排班系统的基本情况，对建立排班系统模型做了详细描述，并用模拟“退火”算法很好地解决了这一问题。所设计实现的系统在某航空公司实际运行表明所提模型算法是合理而有效的。     

基于多元线性回归的飞机燃油消耗诱因分析

针对民航运行燃油成本增加问题,为了提升燃油经济性,采用多元线性回归建立的燃油消耗诱因分析模型,定量分析了飞机燃油消耗诱因.将飞机落地剩余油量作为对象,从飞机性能、飞行操纵等方面选取了影响落地剩余油量的参数.先利用相关性分析进行了参数筛选,通过主成分分析对筛选后的参数进行降维,并建立了回归模型,分析了各因素对落地剩余油量的影响.利用某航空公司航线运行数据进行了仿真验证,结果表明,所建模型可以精确得出不同参数对燃油消耗的影响程度.研究可为油量监控和运行节油策略等方面的研究提供基础.     

遗传算法在乘务员排班系统中的应用

在排班系统中,一种公平、合理的排班方法对于调动工作人员的工作积极性、提高工作效率都具有重要的意义。阐述了乘务员排班系统基本情况,并建立了排班系统的排班通用算法模型和任务均衡算法模型,通过遗传算法对排班模型进行优化实现。基于航空公司实际数据证明算法是合理的,也是有效的。     

遗传算法在乘务员排班系统中的应用

在排班系统中，一种公平、合理的排班方法对于调动工作人员的工作积极性、提高工作效率都具有重要的意义。阐述了乘务员排班系统基本情况，并建立了排班系统的排班通用算法模型和任务均衡算法模型，通过遗传算法对排班模型进行优化实现。基于航空公司实际数据证明算法是合理的，也是有效的。     

带约束的护士排班模型和基于变换规则的优化算法

护士排班是医院不可或缺并且需要反复进行的工作,排班方案的优劣对医院的护理质量、运作成本、护士心身健康、工作积极性等产生重大影响。针对我国护士排班问题缺乏通用模型和排班手段落后的问题,本文首先建立了一个带有一系列劳动法规约束和护士级别差异约束的整数规划模型,该问题被公认为是NP问题;然后增加护士请假约束和护士对工作时段偏好以及护士间配合默契程度的软约束,建立了一个更加人性化的扩展模型;随后设计了一系列变换规则,研制出一个护士优化排班算法。实例验证该模型与算法是可行且有效的,并且扩展模型更受欢迎,有利于提高护士积极性和工作效益。     

基于二次遗传算法的机组任务配对问题研究

机组任务配对是机组排班问题中主要的一个子问题,发现一组往返飞行航线并且覆盖所有的航班,最重要的是要求运营成本最低.在机组任务选择阶段和机组任务配对阶段采用二次遗传算法,建立了机组任务配对数学模型.根据遗传算法设计,对某航空公司某基地排班的航班信息进行了实例分析,并给出了测试结果.结果说明二次遗传算法在机组任务配对问题中可以寻找到一个更优的解.     

基于空间划分的进化算法应用

针对航空公司人员排班问题,提出了一种基于空间划分的进化算法。根据种群个体的分布,结合空间划分思想,对进化算法的编码方式和进化算子进行了改进,并以清洁工排班为例,验证了算法的可行性和优越性,对实际应用提供了良好的参考。     

不正常航班恢复的飞机和乘客优化调配模型

现实生活中有很多因素影响航空公司的正常运营,比如飞机故障、极端天气、航空管制等,这些问题的产生不仅增加了航空公司的运营成本,而且还给乘客带来许多损失。为了降低航空公司的运营成本和乘客的损失,从飞机调配和受干扰乘客的重新调配出发构建模型,通过IBM ILOG CPLEX软件对两个模型进行求解,并获得了备用恢复行程的飞机调配方案和受干扰乘客的重新调配方案。通过实际算例验证了该模型的有效性和实用性。     

遗传算法在航空公司飞行人员排班中的应用研究

国内航空公司机组排班是一个NP难问题,多年来一直采用规划求解的基本方法,论文在综合考虑成本最低和飞行人员工作负荷均衡的基础上,提出了采用自适应遗传算法解决飞行人员排班问题的设计思路,给出了算法改进的实现过程。     

基于带权值轮询贪心算法的排班系统研究

在需要实现轮班的岗位工作管理中,必然需要进行合理高效的排班,传统上采用的是人工经验法,或是信息化手段进行传统辅助排班管理工作,存在规则机械化、人性化考虑欠缺等问题.本文针对电网运行排班问题,根据电网工时约束和业务规范制度约束生成排班规则模型;以带权值轮询贪心算法为基础,研究一个全新的排班算法.     

蚂蚁算法在民航飞机排班问题中的应用

蚂蚁算法是一种比较新的组合优化算法,在很多问题的求解中取得了成效。该文将蚂蚁算法引入了民航飞机排班问题的求解过程,并举例说明了蚂蚁算法在飞机排班问题中的可行性,为民航飞机排班问题的解决提出了新的思路。     

飞机地面除冰运行延误分析与调度方法

基于可拓理论对影响飞机地面除冰延误的影响因素进行了分析研究,基于分析结果设计出飞机地面除冰运行决策算法(HPFS&MD),构建了资源受限条件下大型枢纽机场飞机除冰地面运行多Agent模型,利用北京首都国际机场实际航班数据对上述算法进行了仿真实验验证.结果表明,将本文设计的HPFS&MD算法应用于大型枢纽机场的飞机地面除冰运行调度中,在飞机除冰总延迟时间、飞机延迟数量以及飞机延误率这三个指标上均优于传统的先来先服务(FCFS)策略,且HPFS&MD算法在兼顾不同驻场航空公司飞机除冰过程公平性的基础上,对多机型、不同除冰状态以及大量航班调度过程的表现也明显好于FCFS.