【摘 要】
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为减少中转行程中产生的旅客延误,在考虑中转过程中后序航班旅客延误的情况下,以中转旅客与后序航班旅客的总延误最小为目标建立优化模型;在满足航班运行限制的约束条件下,应用种马遗传算法对模型进行求解;使用北京首都国际机场的客流数据进行实例验证,并对不同旅客最短衔接时间的优化结果进行比较.研究结果表明:与经典遗传算法和增强精英保留遗传算法相比,种马遗传算法具有更快的收敛速度;在旅客最短衔接时间为120 min的条件下,优化后中转行程中产生的旅客延误减少了29.9％;当旅客最短衔接时间越小时产生的旅客延误越少,且模
【机 构】
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南京航空航天大学民航学院,南京210000
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为减少中转行程中产生的旅客延误,在考虑中转过程中后序航班旅客延误的情况下,以中转旅客与后序航班旅客的总延误最小为目标建立优化模型;在满足航班运行限制的约束条件下,应用种马遗传算法对模型进行求解;使用北京首都国际机场的客流数据进行实例验证,并对不同旅客最短衔接时间的优化结果进行比较.研究结果表明:与经典遗传算法和增强精英保留遗传算法相比,种马遗传算法具有更快的收敛速度;在旅客最短衔接时间为120 min的条件下,优化后中转行程中产生的旅客延误减少了29.9％;当旅客最短衔接时间越小时产生的旅客延误越少,且模型优化效果较为稳定,优化百分比为25％ ～30％.
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