东北大学学报（自然科学版）

东北大学学报:自然科学版 ›› 2018, Vol. 39 ›› Issue (10): 1369-1374.DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2018.10.001

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机场地勤服务优化问题的双重变异单亲遗传算法

唐非1,2， 刘树安1   

  1. (1. 东北大学 信息科学与工程学院， 辽宁 沈阳110819; 2. 沈阳工业大学 软件学院， 辽宁 沈阳110023)
  • 收稿日期:2017-07-01 修回日期:2017-07-01 出版日期:2018-10-15 发布日期:2018-09-28
  • 通讯作者: 唐非
  • 作者简介:冯明杰(1971-)， 男， 河南禹州人， 东北大学副教授; 王恩刚(1962-)， 男， 辽宁沈阳人， 东北大学教授，博士生导师.唐非(1975-)，女，辽宁北镇人，东北大学博士研究生.
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(71571037).国家自然科学基金资助项目(51171041).

Double-Mutation Partheno-Genetic Algorithm for Airport Ground Service Optimization

TANG Fei1,2， LIU Shu-an1   

  1. 1. School of Information Science & Engineering， Northeastern University， Shenyang 110819， China; 2. College of Software， Shenyang University of Technology， Shenyang 110023， China.
  • Received:2017-07-01 Revised:2017-07-01 Online:2018-10-15 Published:2018-09-28
  • Contact: TANG Fei
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摘要： 为了减少地勤服务作业调度影响的航班延误，以总航班延误最小化及航班延误方差最小化为目标建立了多目标非线性整数优化模型.地勤服务作业调度优化问题是NP难问题，因此，提出了一种双重变异单亲遗传算法求解该类问题.该算法避免了遗传算法求解同类问题时产生非法个体的现象，并且双重变异策略具有全局搜索能力.结果表明:双重变异单亲遗传算法可以很好地解决航班分配服务组及服务组内航班服务序列优化的地勤服务调度问题，减少了因地勤服务作业导致的航班总延误，避免了单个航班长时间延误.

关键词: 机场地勤服务, 总航班延误最小化, 延误方差最小化, 多目标非线性整数优化模型, 双重变异单亲遗传算法

Abstract: In order to reduce the flight delays caused by airport ground service task scheduling， a multi-objective nonlinear integer optimization model was established to minimize total flight delays and flight delay variance. Ground service task scheduling optimization is an NP-hard problem， so， a double-mutation partheno-genetic algorithm was proposed to solve this problem. The algorithm avoids the phenomenon that the genetic algorithm generates illegal individuals when solving similar problems， and the double-mutation strategy has global search capability. The simulation result showed that the double-mutation partheno-genetic algorithm can solve the ground service scheduling optimization problem including assignment of service teams to airlines and airline-service sequence optimization inside a service team， reduce the total flight delays caused by ground service tasks and avoid long single-flight delay.

Key words: airport ground service, minimize total flight delays, minimize delay variance, multi-objective nonlinear integer optimization model, double-mutation partheno-genetic algorithm

中图分类号: