【摘 要】
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为了降低航班延误造成的经济损失和旅客滞留,在不增加管制员工作负荷的基础上提高航班运行效率。在原有的航班恢复模型基础上,引入跑道容量模型,综合考虑旅客流、航空公司公
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571441),国家重点研发计划(2016YFB0502405),中央高校基本科研业务经费专项资金项目(3122018D027)
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为了降低航班延误造成的经济损失和旅客滞留,在不增加管制员工作负荷的基础上提高航班运行效率。在原有的航班恢复模型基础上,引入跑道容量模型,综合考虑旅客流、航空公司公平性以及航线重要程度的影响,建立以各单位恢复总成本最小为目标函数的航班恢复模型,该模型适用于跑道数以及构型不同的单一机场,算例中引用中国某机场的真实延误数据,并用遗传算法和粒子群算法求解模型得到优化方案,与遗传算法相比,粒子群算法更适用于该模型,收敛速度更快。与现有的航班运行相对比,优化后的方案总延误时间缩短了11.85%,总延误成本减少了6.5
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