王珺

（西安航空职业技术学院，陕西西安 710089）

民航运输具有速度快、效率高的特点，但也较易受到其他因素的影响。例如空中资源分配不均、航线延误及运输上座率低等问题，均会大幅增加民航运输的成本[1]。而解决此类问题的有效途径之一，便是对民航运输路径进行优化。

传统的民航路径选择算法使用专家经验法，该方法主观性较强、稳定性较差、效率也较低，且无法有效地降低成本。该文对民航货物运输路径选择[2]问题进行了研究，并针对运载情况复杂多变、航线选择困难等问题，使用带时间窗[3]的路径优化算法来对该问题进行建模。同时将模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）[4-6]和遗传 算法（Genetic Algorithm，GA）[7-9]相结合并进行改进，使算法兼具局部求解和全局求解能力。为验证该文所提算法，使用Matlab进行建模，并与其他路径优化算法相对比，验证了该文算法的优异表现。

1 带时间窗的民航运输路径模型建立

1.1 场景建立

民航运输的特点是对运输时长较为敏感，因此，该文建立了带有时间窗的民航运输路径模型。

假设民航班机从某个中心机场出发，并按照运输节点要求完成运输任务，最后返回中心机场。中心机场是飞机的起飞点，在其完成所需货物或乘客的运输后会重新返回。

1.2 目标函数

该文目标函数由3 个函数体组成，分别为总里程成本、时间变化成本以及机组成本。

1）总里程成本

班机的运输成本[10]主要为燃油费，其与运输距离呈正相关。故在配送时，需选择配送路径距离最短的一条。……