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针对民航机场的实际痛点，即既要充分考虑机场的实际运行状况，又要兼顾乘客的满意度，提出以乘客满意度为出发点的多算法多种群协同优化差分进化算法(APD-E)。首先，将机场的实际业务抽象化，建立多目标模型; 然后，在多目标模型的基础上开发APD-E算法; 最后，通过比较其他算法，以具体算例说明APD-E全局搜索能力更强、收敛速度更快、计算精度更高、对于多目标机位分配问题的适应度更好。
关键字:机位分配;乘客满意度;机场资源利用率;差分算法
1. 引言
自改革开放以来，国内经济迅猛发展，人民的生活水平日益提高，更多的人选择了方便快捷的飞机作为出行工具。但是随着航班数量的增加，机场的机位成为了每一个机场的稀缺资源。机场的机位无法满足频繁的航班需求，造成了严重就的航班调度难题[1-2]。此外，由于天气、管制、地面保障等不确定因素，航班延误问题愈发严重。故而，如何有效提高资源利用率，减少航班延误发生概率，提高乘客的满意度，是困扰民航业的重大难题[3]。
鉴于此，国内外学者进行了大量研究。程鹏超[4]研究了多航站楼多区域机位分配问题，构建了实时调整模型，并构建了遗传算法，可以实时得到分配结果，为中控人员提供参考。但是文献[4]的收敛速度较慢，计算精度较差。Kalita H [5]与Yan B [6]分别以飞机总延误为目标和机位空闲时间为目标，使用改进遗传算法进行解答，提高了收敛速度，但是计算精度较差。陈骁睿[7]构建了以行走距离和均衡使用为目标的机位分配模型，并基于粒子群算法进行求解，相较于遗传算法，文献[7]的计算精度更高，但是收敛速度较慢，且没有考虑乘客满意度。文献[8-10]在充分考虑旅客满意度的基础上，重点研究航班延误之后的补救措施，但是文献[8-10]所使用的方法都是基于问卷调查和规范分析，对模型的侧重点很少。Tian Y[11]使用差分算法(DE)，在充分考虑旅客满意度的基础上，对于航班调度进行分析，发现DE算法比单纯的遗传算法和粒子算法的计算更加快速，精度更高，但对参数更加敏感。
2.差分进化算法
2.1 算法参数解析
差分进化算法在种群的每代进化中涉及变异、交叉、选择3个步骤。
变异公式为
2.2 算法的设计与选择
鉴于求解具体问题时的参数选择困难以及参数敏感的特性，本文首先设计了一个基于自适应参数的算法，并选择了三种不同的算法进行补充。具体如下:
3.算例分析
3.2 算例2
在算例一的基础上，将计算规模增加:有50架飞机即将到达，它们的预期到达时间分别为: [0, 13, 22, 31, 41, 55, 69, 74, 85, 95, 104, 118, 125, 134, 148, 155, 163, 177, 185, 195, 207, 214, 222, 235, 240, 251, 258, 269, 275, 286, 291, 302, 310, 316, 330, 335, 345, 353, 362, 374, 384, 389, 395, 407, 412, 426, 431, 445, 456, 464];每架飞机接收机位的服务时间分别为[25, 15, 22, 32, 34, 20, 28, 25, 17, 28, 19, 24, 15, 32, 32, 15, 32, 28, 33, 20, 16, 32, 19, 24, 27, 19, 17, 31, 19, 27, 19, 16, 16, 32, 18, 19, 21, 19, 29, 30, 30, 30, 28, 30, 18, 20, 28, 16, 19, 34];一共有15个机位，机位与航站楼的距离分别为[13, 5, 6, 8, 8, 13, 10, 10, 12, 14, 9, 11, 6, 18, 7]。
4.结语
本文基于顾客满意度和机场资源利用率，将顾客满意度这一抽象的概念转化为旅客行走路程和飞机延误时间，将机场资源利用率这一抽象的概念转化为机位空闲时间的方差。然后对DE算法进行改进，提出APD-E算法，并通过对比现有算法，说明本文算法拥有更好的全局搜索能力、更好的计算精度，对不同规模的机场适应性更好。
参考文献:
[1].杨新湦, 刘俊. 基于机场功能定位的国内机场分类[J]. 中国民航大学学报, 2018, 36(2):23-25.
[2].何洋, 朱金福, 周秦炎. 基于支持向量机回归的机场航班延误预测[J]. 中国民航大学学报, 2018, 36(1).
[3].Guinness S, Dongen W F V, Guay P J, et al. Evaluating How the Group Size of Domestic, Invasive Dogs Affect Coastal Wildlife Responses: The Case of Flight-Initiation Distance (FID) of Birds on Southern Australian Beaches[M]// Impacts of Invasive Species on Coastal Environments. 2019.
论文作者:战嘉馨
论文发表刊物:《科学与技术》2019年第09期
论文发表时间:2019/9/29
标签：算法论文; 机位论文; 机场论文; 满意度论文; 精度论文; 乘客论文; 基础上论文; 《科学与技术》2019年第09期论文;