本文關(guān)鍵詞：航班機(jī)組自動(dòng)排班系統(tǒng)研究

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【摘要】：現(xiàn)階段的航空產(chǎn)業(yè)中,由于受到諸多因素與條件的影響,使得機(jī)組的排班問(wèn)題一直困擾著國(guó)內(nèi)大部分的航空公司。目前航空公司大部分的支出成本來(lái)自于燃油費(fèi)用,不過(guò)在近期的發(fā)展趨勢(shì)上來(lái)看,人力資源的使用大大增加,已然僅次于能源的消耗。因此說(shuō),盡可能降低人力資源的消耗,并針對(duì)機(jī)組排班問(wèn)題設(shè)計(jì)出詳細(xì)科學(xué)的系統(tǒng)方案已經(jīng)迫在眉睫。本文借鑒大量國(guó)內(nèi)外相關(guān)資料,先是對(duì)機(jī)組排班進(jìn)行論述并針對(duì)機(jī)組的配對(duì)情況以及機(jī)組人員的安排等相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行分析。對(duì)現(xiàn)在常用的算法進(jìn)行比較,比如遺傳算法、模擬退火算法、蟻群算法、粒子群算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)以及適用程度。在分析機(jī)組排班理論及算法的基礎(chǔ)上,對(duì)機(jī)組排班各階段進(jìn)行算法設(shè)計(jì),采用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化求解過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),分析遺傳算法特點(diǎn)和不足并在此基礎(chǔ)上加以改進(jìn)。基于開(kāi)發(fā)策略中分治的思想,本文將機(jī)組排班問(wèn)題分解為多個(gè)子問(wèn)題加以解決。子問(wèn)題包括機(jī)組配對(duì)算法設(shè)計(jì),機(jī)組成員指派算法設(shè)計(jì),遺傳算子設(shè)計(jì),而后詳細(xì)設(shè)計(jì)機(jī)組排班子系統(tǒng)各階段流程及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),將抽象的算法描述具體實(shí)現(xiàn)。在航班機(jī)組自動(dòng)排班系統(tǒng)研究中,機(jī)組配對(duì)階段最主要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是記錄產(chǎn)生的勤務(wù)組,包含多個(gè)航段的信息及一些輔助信息;機(jī)組成員指派階段最主要的數(shù)據(jù)是人員的相關(guān)信息和機(jī)組指派信息,以便于后續(xù)的優(yōu)化求解。因此在算法研究上,通過(guò)分析可將其分解為勤務(wù)和勤務(wù)組生成、機(jī)組配對(duì)優(yōu)化、機(jī)組生成及機(jī)組人員指派等主要環(huán)節(jié)。每個(gè)環(huán)節(jié)都有相關(guān)算法或解決方案,應(yīng)用時(shí)主要考慮算法的可行性,可靠性和可實(shí)現(xiàn)性。根據(jù)遺傳算法的特點(diǎn)來(lái)生成該算法的基本框架與基本流程,并綜合機(jī)組排班問(wèn)題建立的數(shù)學(xué)模型具有參數(shù)多、限定條件多、初始數(shù)據(jù)量大等特點(diǎn),對(duì)典型遺傳算法做出調(diào)整,進(jìn)而對(duì)其相關(guān)的計(jì)算過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化,讓航空機(jī)組排班系統(tǒng)能夠完善。通過(guò)對(duì)某航空公司的人力成本機(jī)構(gòu)分析以及對(duì)飛行任務(wù)工作特點(diǎn)分析,在對(duì)機(jī)組排班等問(wèn)題建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型后,對(duì)系統(tǒng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)體系進(jìn)行具體的測(cè)試。最后總結(jié)出機(jī)組排班系統(tǒng)的優(yōu)劣勢(shì)以及之后的展望。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)組排班 人員分組 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V355;TP18
【目錄】：

• 摘要7-8
• Abstract8-12
• 第1章 緒論12-17
• 1.1 課題研究背景和意義12-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 研究?jī)?nèi)容15
• 1.4 文章的組織結(jié)構(gòu)15-17
• 第2章 航班飛行排班相關(guān)問(wèn)題分析17-25
• 2.1 航空運(yùn)輸調(diào)度流程17-18
• 2.2 機(jī)組配對(duì)18-23
• 2.3 機(jī)組成員指派23-25
• 第3章 航班自動(dòng)排班算法研究25-35
• 3.1 常見(jiàn)的啟發(fā)式算法25-30
• 3.1.1 遺傳算法25-27
• 3.1.2 模擬退火算法27
• 3.1.3 蟻群算法27-28
• 3.1.4 粒子群算法28-29
• 3.1.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法29
• 3.1.6 各算法分析比較29-30
• 3.2 優(yōu)化的遺傳算法30-35
• 3.2.1 遺傳算法的基本理論結(jié)構(gòu)30-31
• 3.2.2 遺傳算法的基本模式31-32
• 3.2.3 遺傳算法的三大基本算子32-33
• 3.2.4 遺傳算法的改進(jìn)33-35
• 第4章 航班機(jī)組自動(dòng)排班算法設(shè)計(jì)35-49
• 4.1 機(jī)組配對(duì)算法35-41
• 4.1.1 實(shí)施機(jī)組配對(duì)策略36-38
• 4.1.2 相關(guān)航班配對(duì)計(jì)算方法38-39
• 4.1.3 機(jī)組配對(duì)編碼設(shè)計(jì)39-40
• 4.1.4 適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)40-41
• 4.2 機(jī)組人員調(diào)度的算法41-45
• 4.2.1 成員指派實(shí)現(xiàn)策略41-42
• 4.2.2 相關(guān)機(jī)組人員的算法模型42
• 4.2.3 機(jī)組成員指派編碼設(shè)計(jì)42-44
• 4.2.4 適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)44-45
• 4.3 遺傳算子設(shè)計(jì)45-48
• 4.3.1 選擇算子設(shè)計(jì)45-46
• 4.3.2 雜交算子設(shè)計(jì)46-47
• 4.3.3 變異算子設(shè)計(jì)47-48
• 4.4 參數(shù)設(shè)置48-49
• 第5章 機(jī)組排班系統(tǒng)研究分析49-66
• 5.1 基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)處理49-51
• 5.2 機(jī)組配對(duì)研究51-57
• 5.2.1 機(jī)組配對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)51-53
• 5.2.2 機(jī)組配對(duì)功能及流程圖描述53-57
• 5.3 機(jī)組人員指派研究57-63
• 5.3.1 機(jī)組成員數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)57-59
• 5.3.2 機(jī)組指派功能及流程圖描述59-63
• 5.4 測(cè)試分析63-66
• 結(jié)論66-68
• 參考文獻(xiàn)68-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和獲得的科研成果71-72
• 致謝72-73

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