鲁力 刘晨宇

摘  要：近几年来，随着经济的快速发展选择乘坐飞机出行的人数逐渐增长，这种现象为民航业带来发展的同时，也带来了一系列的挑战，其中由于民航业具有的高成本的特征，因此面对日益增长的需求如何进行机型的选择与航班排班就显得格外重要，本研究通过线性规划的方法建立了机型排班模型并通过收集不同机型及航线信息对模型采用粒子群算法进行了仿真求解，得到了十分具有可靠性的答案，验证了模型的科学性。

关键词：航班排班  排班模型  线性规划  粒子群算法

中图分类号：V351                               文献标识码：A                    文章编号：1674-098X（2021）02（b）-0004-05

Research on Aircraft Scheduling System based on Particle Swarm Optimization

LU Li1  LIU Chengyu2

（College of Air Traffic Management， Civil Aviation Flight University of China， Guanghan， Sichuan Province， 618307， China）

Abstract： In recent years， with the rapid development of economy， the number of people who choose to travel by aircraft increases gradually. This phenomenon not only brings development to civil aviation industry， but also brings a series of challenges. Due to the high cost characteristics of civil aviation industry， it is particularly important how to select aircraft types and schedule flights in the face of increasing demand. This study adopts linear programming. By collecting the information of different aircraft types and routes， the model is simulated and solved by particle swarm optimization algorithm. The reliable answer is obtained and the scientific nature of the model is verified.

Key Words：  Flight scheduling; Scheduling model; Linear programming; Particle swarm optimization

近些年来，随着人们生活水平的不断提高，中国民航机场旅客吞吐量从2013年的75430万人次增长到2019年的135200万人次（见图1），旅客周转量更是从2014年的6334.2亿人公里增长到了2019年的11705.1亿人公里（见图2），因此机型的规划排班问题开始变得格外重要，规划排班类问题是生活中十分常见的一类问题，在民航业中排班问题也已有了很广泛的研究，2008年李丽娟基于免疫算法针对飞行的安全问题与公司成本进行了排班模型的研究[1]，2016年缪晨晖针对天气的干扰对航班排班进行了研究[2]，同年，李耀华，王磊利用遗传算法对机型排班进行了优化[3]，刘婧，贾宝惠基于启发式算法对机型排班进行了优化[4]，宋政对不正常航班的优化调度进行了研究[5]，2018年于焯、樊玮对机场航班航线调度进行了仿真优化管理[6]，2020年王舳通过遗传算法及启发式算法对正常性飞机排班计划进行了研究[7]。……