[发明专利]基于遗传算法的飞机航班规划方法

说明书

技术领域：

本发明涉及市场规划和智能计算两大领域，主要涉及一种运用遗传算法优化飞机航班规划的方法。

技术背景：

航班规划是指对航空公司的有限资源(如飞机、航线、资金、人员等)进行配置，规定正班飞行的航线、机型、飞行频率及班期时刻。一般来说，广义的航班规划包括了五个方面的内容，按规划进行的先后顺序分别是市场分析和预测、航班频率和时刻的确定、机型的指派、飞机的排班和机组的排班，狭义的航班规划则只包含了前三个方面的内容。本发明只在狭义航班规划的范畴中进行讨论，根据市场分析和预测结果对航班的频率进行确定和机型进行指派。相应的优化问题就是研究如何对有限的资源进行合理的配置，即确定每条航线应该投入什么机型或者是机型的组合以及其飞行频率为多少才能提高工作效率和经济效益。

在飞机调度问题的流程中，航班规划属于市场规划的范畴。通常由市场部根据机务部调度员提供的次日可用每种机型和飞机架数以及其它的具体的实际情况制定次日的航班计划。航班计划的制定在很多情况下依赖于工作人员的经验，而随着航空公司飞机数的增加以及航线的复杂化，人工排班已经满足不了要求。因此，研究一种算法，使得可以利用计算机科学、高效、合理地制定航班计划具有重大的意义。

解决航班规划问题，传统的方法是整数规划及线性规划等数学规划方法。由于航班规划是一个动态多变的过程，随着问题规模的增大及目标函数的复杂化，传统的数学方法就出现了求解复杂度大、运算时间长等缺陷，难以适应实际的应用需求。近年来，智能计算方法逐渐开始在飞机调度问题上得到了应用。本发明针对飞机调度问题中的航班规划环节论述了如何用遗传算法解决航班规划的问题，实现在航班正常运行情况下，航空公司能实现最大的利益。利益最大化问题是一个最优化问题，因此遗传算法在其上可以得到很好的应用。

发明内容：

本发明将遗传算法运用到飞机航班规划问题的解决中。遗传算法求解飞机航班规划问题的步骤为：

(1)初始化算法的各个参数，建立遗传算法的第一代种群，其中每个个体为一种航班安排的方案。染色体的编码为：

CH＝[x₁₁，x₁₂，…，x_1N，x₂₁，…x_2N，…x_MN]＝[x₁，x₂，…，x_M*N]

其中，x_ij的具体含义为机型i在从城市A到城市j的航线上有x_ij次往返。

(2)计算种群中每个个体的适应值。适应值函数的定义为：

f=2Σi=1MΣj=1N(RijVijSixij-CiTijxij)]]>

其中R_ijV_ijS_ix_ij是客座率乘以座位容量乘以票价再乘以班次，得到总收入。C_iT_ijx_ij是小时飞行成本乘以飞行时间再乘以班次，得到总成本。公式前面带有系数2，这是由于x_ij表示的是往返次数，而不是单程次数。

(3)根据一定的约束条件对种群内的非法解进行修补，考虑的约束条件如下。