[发明专利]基于粒子群算法的飞机航班规划方法

摘要

飞行航班规划问题是为每种类型的飞机的每条飞行路线确定最佳的飞行频率，对于航空公司的业务规划和利润最大化有着重要的意义。本发明将粒子群算法运用到飞行航班规划问题的求解中，定义了飞行航班规划问题中的变量、目标和约束条件，并给出了粒子群算法求解的详细步骤。发明的算法具有简单明了并且易于执行的特点。实验结果表明，提出的粒子群算法能够快速有效地解决飞行航班规划问题。

主权项

1、一种基于粒子群算法的飞机航班规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)初始化算法的各个参数。(2)初始化第一代粒子的速度和位置直到每个粒子都满足约束条件。算法中粒子的编码为：X＝{x_ij|x_ij∈Z，1≤i≤M，1≤j≤N}其中，x_ij的具体含义为机型i在从城市A到城市j的航线上有x_ij次往返。X中的每个变量x_ij都有其取值范围：其中，U_i表示日利用率，A_i表示飞机数量，T_ij表示飞行时间。(3)计算群体中满足所有约束条件的粒子的适应值。考虑的约束条件包括：飞机数量和日利用率约束，机型可用性约束，需求实现约束和降落条件限制约束。适应值函数的定义为：f=2Σi=1MΣj=1N(RijVijSixij-CiTijxij)]]>其中R_ij表示客座率，V_ij表示座位容量，S_i表示票价，C_i表示小时飞行成本。(4)保留每个粒子的历史最优位置，以及所有粒子的全局最优位置。(5)根据历史最优和全局最优更新每个粒子的速度和位置。粒子的速度和位置更新后，对更新后的位置中的每个变量进行取最接近整数的操作。(6)如果达到结束条件，则输出飞机航班调度的结果，否则回到步骤(3)。