基于航班延误分布的机位鲁棒指派模型

为提高机位指派计划的稳定性与降低航班延误波及效应影响, 以广州白云国际机场历史航班数据为例, 构建了不同航空公司之间差异化的航班延误概率分布, 分析了航班延误分布对机位冲突概率的影响。以机位冲突概率最小为目标函数, 以机位与航班类型为约束条件, 建立了机位鲁棒指派模型, 设计了贪婪禁忌搜索算法, 使用实际航班数据进行实例验证。计算结果表明: 使用提出的机位鲁棒指派模型与贪婪禁忌搜索算法, 获得最优解需要的迭代次数为43, 计算时间为0.72 s, 总的机位冲突概率为2.737 1;使用提出的机位鲁棒指派模型与传统遗传算法, 获得最优解需要的迭代次数为72, 计算时间为35.00 s, 总的机位冲突概率为2.741 2;使用现有的机位闲置时间最大的确定型鲁棒指派方法与提出的贪婪禁忌搜索算法, 总的机位冲突概率为3.018 0。与现有的确定型鲁棒指派方法相比, 提出的机位鲁棒指派模型可使机位计划的鲁棒性提高9.31%。