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多目标飞机和旅客恢复分阶段启发式算法

         
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为了恢复非正常航班,同时降低成本和提高恢复效率,为航空公司进一步提升利润空间,从整体角度考虑建立了飞机和旅客流综合恢复模型.模型不仅以最小化显性恢复成本为目标,并且从旅客心理角度出发,以隐性旅客失望溢出成本最小化为第二目标.该多目标规划模型考虑多机型、航班串指派、航班序列时间限制、飞机定检、旅客OD对、旅客行程安排等条件.针对模型特点设计分阶段启发式算法,分为构建初始解、修复可行解和改善优化解三个阶段,通过不断迭代寻求较优解.引用上海航空公司数据进行算例测试,并设计两种不同干扰情景有针对性地加以恢复.结果和手动顺延方案相比,恢复成本分别降低20.482％、39.852％,恢复效率分别提高33.33％、51.22％,表明该算法和模型能有效整合飞机和旅客两种资源,为航空公司自动化恢复系统服务.

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