为提高现代机场的资源利用效率和乘客换乘体验,研究了多目标航班-登机口分配问题;在考虑航班类型约束、飞机机体类型约束和转场时间间隔约束的基础上,以分配在固定登机口的航班数量最多、使用的固定登机口数量最少和乘客换乘紧张度最小为目标函数,建立了航班-登机口分配的多目标非线性0-1整数规划模型,并设计了一种改进型基因编码的遗传算法以提高求解效率;基因个体采用两段式整数编码,设计了该编码方式到可行解的映射流程,同时从理论上证明该编码方式可以映射到最优解;对两段基因编码分别设计了不同的交叉算子和变异算子,避免产生非可行个体;为验证算法的有效性,基于某大规模机场的实际运营数据,对比了改进型遗传算法与MAT-LAB内置遗传算法.计算结果表明:采用改进型遗传算法使得安排在固定登机口的航班数目增大5％,乘客换乘总紧张度减小3％,乘客换乘平均紧张度减小32％,占用的固定登机口数量相同,安排在固定登机口的乘客数量增大20％,算法运行时间减小8％,说明改进型遗传算法性能更好,可提高登机口的利用效率和乘客的换乘舒适度;在改进型遗传算法的优化过程中,航班数量目标和登机口数量目标在130次迭代时寻到最优解,换乘紧张度目标在400次迭后基本收敛,且最优结果对应的航班时序合理,说明该算法的迭代收敛速度快,优化结果合理.
交通规划 大规模优化问题 航班-登机口分配 遗传算法 基因编码 多目标优化