基于改进的状态空间模型进化算法的航班优化调度

基于改进的状态空间模型进化算法的航班优化调度

吉昱玮  周文

北方自动控制技术研究所，山西省 太原市 030006

摘要：为解决当前航班调度效率低下及资源利用不充分问题，本研究基于改进的状态空间模型进化算法，以航班优化调度为研究对象。通过对状态空间模型进行针对性改进，使其更加适应航班调度问题特性，如调度动态性、复杂性、多变性。并结合进化算法全局搜索能力，旨在开发一种高效航班调度优化算法，以提高航班调度效率与准确性。

关键词：状态空间模型；算法；航班调度；

航班优化调度问题涉及多种因素，包括航班时间安排、机场起降容量、飞机维护要求及乘客服务标准等。传统航班调度方法难以兼顾这些复杂的因素，导致调度方案不尽如人意。随着计算机科学技术发展，基于模型优化算法成为解决复杂优化问题手段。状态空间模型作为一种强大数学建模工具，能准确描述系统的状态转移过程。但传统状态空间模型在处理航班调度问题时，仍然存在模型精度不高、求解效率低下等问题。进化算法以其灵活性与鲁棒性，展现出了优异性能。因此，本研究基于改进状态空间模型，提出一种新航班优化调度方法。

1.航班优化调度模型

1.1目标函数

航班优化调度模型目标函数设计旨在最大化航班调度效率与资源利用率，最小化航班延误与乘客不便。该目标函数综合考虑了多个关键因素，包括航班准时率、机场跑道利用率、航班转接乘客便利性及航班运营成本。首先，航班准时率是衡量航班调度成功首要指标，目标函数通过最大化准时到达航班比例来提高总体航班效率。其次，机场跑道利用率优化可确保空中交通流量平滑，减少了因跑道拥挤导致延误。再次，考虑到乘客转机便利性，目标函数通过优化航班间连接时间，减少乘客等待时间，提升乘客满意度。最后，控制航班运营成本，在保证服务质量前提下，通过优化飞行路线与调度计划，降低燃油消耗与其他相关成本。

1.2约束条件

航班优化调度模型约束条件确保调度方案可行性与合理性，涵盖机场运营限制、航班间时间安排、飞机及机组人员配置等方面。首先，机场运营限制包括跑道起降容量、维修区域可用性和航站楼处理能力，确保航班调度方案不超出机场实际运营能力。其次，航班间时间安排约束保障足够缓冲时间，以避免因天气、技术问题造成延误影响到其他航班正常运行。飞机配置约束要求每个航班分配适当型号飞机，考虑飞机维护周期与运营成本，可确保飞机高效利用。机组人员配置约束则要求根据航班特性与机组人员资质、工作时间限制进行合理安排，遵守相关劳动法规与安全标准。最后，乘客服务约束考虑乘客转机时间、座位需求、特殊服务需求，保障乘客舒适性与满意度。这些约束条件共同构成了航班优化调度模型基础。

2.基于改进状态空间模型的进化算法设计

2.1算法设计原理

本算法设计原理融合了状态空间模型高精度模拟能力与进化算法全局优化特性，旨在提高航班优化调度的准确性。改进状态空间模型定义了航班调度问题状态空间，其中每个状态代表一个可能航班调度方案，包括航班时间、机型分配、机组人员安排等。状态之间转移由航班调度决策引起，如调整航班时间、更换机型、重组机组人员。该模型通过引入新状态评价函数，更准确地评估每个状态（即调度方案）性能，考虑到成本、准时率、资源利用率、乘客满意度等多重指标。进化算法设计采用了基因编码机制，将航班调度决策变量编码为“基因”，每个“染色体”代表一个完整航班调度方案。通过选择、交叉、变异等操作模拟自然选择与遗传变异过程，进化算法在迭代过程中不断优化航班调度方案，优先选择性能较好调度方案进行繁殖，以确保优质基因传承。

2.2算法设计

在基于改进状态空间模型的进化算法中，具体如下：1)编码机制：采用高效编码策略将航班调度问题解空间映射为算法可操作基因序列。每个基因序列代表一个潜在航班调度方案，包括航班编号、起降时间、分配的机型及机组人员等信息。2)初始种群生成,通过随机生成基于某些启发式规则创建初始种群，确保种群多样性。初始种群中每个个体都是一个潜在航班调度方案。3)评价函数设计,评价函数基于改进的状态空间模型，综合考量航班调度方案多个性能指标，如成本效率、航班准时率、资源利用率及乘客满意度等。通过精确计算每个调度方案综合得分，评价函数为后续选择过程提供依据。4)选择机制.采用基于适应度选择机制，如轮盘赌选择确保高性能个体有更大概率被选中参与下一代繁殖过程。本步骤是进化算法优化过程关键，直接影响算法收敛速度和解的质量。5）交叉与变异操作，交叉操作允许两个优秀个体交换部分基因，生成新的个体。变异操作则通过随机改变个体的某些基因来引入新的解，增加种群遗传多样性。6）终止条件：设置达到最大迭代次数、解的质量满足预设标准或连续多代进化无显著改进。终止条件确保算法在合理时间内完成，避免无效计算。

通过上述设计基于改进状态空间模型的进化算法能有效地处理航班优化调度问题，提高调度方案优化速度与质量，适用于解决航班调度复杂性与动态变化性问题。

2.3算法实现流程

首先，通过随机生成初始化种群，每个个体表示一种可能航班调度方案。其次，利用评价函数计算每个方案适应度，评价标准，包括航班准时率、成本、资源利用、乘客满意度等。采用轮盘赌选择机制基于适应度选择繁殖个体，再次，通过交叉和变异操作在选中个体间交换基因，生成新的解。新一代种群通过替换低适应度个体形成，最后，持续迭代直至满足终止条件，如达到最大迭代次数或解的改进不再显著，最终输出最优航班调度方案。该过程结合改进的状态空间模型与进化算法，可平衡搜索效率与解的质量，为航班调度提供高效解决方案。

结语：本研究提出了基于改进的状态空间模型的航班优化调度算法，通过对状态空间模型的改进，本方法能更精确地描述航班调度问题，并利用进化算法全局搜索能力，来优化航班调度方案。实验结果表明，该方法在提高航班准时率、优化资源利用率及提升乘客满意度方面表现优异，本算法考虑了航班调度问题复杂性与动态变化性，可为航班调度提供了一种新优化工具。

参考文献：

[1]李恒,李茂军.基于状态空间模型序号编码进化算法的航班优化调度[J].计算技术与自动化,2023,42(04):64-68.

[2]李恒,王嘉.基于改进的状态空间模型进化算法的航班优化调度[J].长沙航空职业技术学院学报,2023,23(04):11-17.