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基于智能算法的维修生产任务排程研究 　　摘要：目前，我国通用航空产业呈现“爆炸式”增长，“大、中、小”型通航企业数量快速增长，各种通航机型快速引进。与日益激增的飞行器、从业人员以及飞行作业量相比，反观各通用航空企事业单位，目前依然完全依靠人工统计飞行时间来进行第二日飞行计划及近期维修计划的安排。由于人为因素而出现严重的飞行安全隐患。这种简单的生产计划管理方式耗时、耗力且受人为因素和环境因素影响巨大。不但不能满足高速发展的通航航空的需要，更给航空安全埋下了巨大的安全隐患。运用遗传算法对生产运行计划的相关数据进行分析处理，辅助生产运行计划制定人员合理的进行生产排程，获得最大化的飞行安全和飞行效益。 　　关键词：维修 排程 遗传算法 　　中图分类号：V328.2 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）05-0000-00 　　Abstract： At present， Chinas general aviation industry exploding， large， medium and small shipping companies rapid growth in the number of various models， the rapid introduction of navigation. Compared with the soaring aircraft， practitioners and flight operations amount， in contrast， the general aviation enterprises and institutions， currently still rely entirely on artificial statistical flight time for the second day of the flight plan and recent maintenance plan arrangement. Flight serious security risks caused by human factors. Production planning management in this simple way of time-consuming， and affected by human factors and environmental factors is huge. Not only can not meet the rapid development of the aviation navigation needs to aviation safety planted a huge security risk. The relevant data is processed by using the genetic algorithm to the production operation plan， operation of auxiliary production planner in reasonable production scheduling， maximize the flight safety and efficiency. 　　Keywords： maintenance； scheduling； genetic algorithm； 　　2011年3月《中华人民共和国国民经济和社会发展十二五规划纲要》将通用航空列为具有长期发展前景的成长性带动性行业。目前，我国通用航空产业呈现“爆炸式”增长。“大、中、小”型通航企业数量快速增长，各种通航机型快速引进。截止2012年低，全行业完成通用航空生产作业飞行51.7万小时，获得通航经营许可证的通用航空企业146家，在册航空器总数达到1320架，从业人员过万名[1]。 　　与日益激增的飞行器、从业人员以及飞行作业量相比，反观各通用航空企事业单位，目前依然完全依靠人工统计飞行时间来进行第二日飞行计划及近期维修计划的安排。人工统计是基于固定的飞行计划和维修计划提前预计安排，根据设定好的固定提前期计算飞行计划和维修计划时间，但是在天气、飞机故障、训练需求、空域流控等不确定因素的干扰下，计划出机与实际出机经常不一致，这在一定程度上增加了制定后续飞行和维修计划的难度，如果不能合理、科学的进行生产调配，就会产生工作冲突。还可能由于人为因素而出现飞机时控件、时控维修项目超寿飞行的严重安全隐患。这种简单的生产计划管理方式耗时、耗力且受人为因素和环境因素影响巨大。不但不能满足高速发展的通航航空的需要，更给航空安全埋下了巨大的安全隐患[2]。 　　本项目拟在深入调研各通航企业生