基于APD-E的兼顾乘客满意度的多目标机位分配.docx

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基于APD-E的兼顾乘客满意度的多目标机位分配

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针对民航机场的实际痛点，即既要充分考虑机场的实际运行状况，又要兼顾乘客的满意度，提出以乘客满意度为出发点的多算法多种群协同优化差分进化算法(APD-E)。首先，将机场的实际业务抽象化，建立多目标模型;然后，在多目标模型的基础上开发APD-E算法;最后，通过比较其他算法，以具体算例说明APD-E全局有哪些信誉好的足球投注网站能力更强、收敛速度更快、计算精度更高、对于多目标机位分配问题的适应度更好。

关键字:机位分配;乘客满意度;机场资源利用率;差分算法

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引言

自改革开放以来，国内经济迅猛发展，人民的生活水平日益提高，更多的人选择了方便快捷的飞机作为出行工具。但是随着航班数量的增加，机场的机位成为了每一个机场的稀缺资源。机场的机位无法满足频繁的航班需求，造成了严重就的航班调度难题[1-2]。此外，由于天气、管制、地面保障等不确定因素，航班延误问题愈发严重。故而，如何有效提高资源利用率，减少航班延误发生概率，提高乘客的满意度，是困扰民航业的重大难题[3]。

鉴于此，国内外学者进行了大量研究。程鹏超[4]研究了多航站楼多区域机位分配问题，构建了实时调整模型，并构建了遗传算法，可以实时得到分配结果，为中控人员提供参考。但是文献[4]的收敛速度较慢，计算精度较差。KalitaH[5]与YanB[6]分别以飞机总延误为目标和机位空闲时间为目标，使用改进遗传算法进行解答，提高了收敛速度，但是计算精度较差。陈骁睿[7]构建了以行走距离和均衡使用为目标的机位分配模型，并基于粒子群算法进行求解，相较于遗传算法，文献[7]的计算精度更高，但是收敛速度较慢，且没有考虑乘客满意度。文献[8-10]在充分考虑旅客满意度的基础上，重点研究航班延误之后的补救措施，但是文献[8-10]所使用的方法都是基于问卷调查和规范分析，对模型的侧重点很少。TianY[11]使用差分算法(DE)，在充分考虑旅客满意度的基础上，对于航班调度进行分析，发现DE算法比单纯的遗传算法和粒子算法的计算更加快速，精度更高，但对参数更加敏感。

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差分进化算法

2.1算法参数解析

差分进化算法在种群的每代进化中涉及变异、交叉、选择3个步骤。

变异公式为

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其中，是个体向量的变异向量。、、是每一代种群随机选择出的3个个体向量，且。是种群的变异步长。

交叉公式为

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其中，是交叉概率，为候选向量。

选择步骤为在目标向量与候选向量之间进行贪婪选择，适应度好的保留。

2.2算法的设计与选择

鉴于求解具体问题时的参数选择困难以及参数敏感的特性，本文首先设计了一个基于自适应参数的算法，并选择了三种不同的算法进行补充。具体如下:

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自适应参数差分进化算法

本算法主要是为了处理的敏感性问题。

针对变异策略，取之间的随机数;参数进行自适应选择，取值范围为离散数值集合，此集合共计11个数字，相邻数字之间相差为0.1。当的时候，表示每次只交叉一维;当的时候，表示当前不交叉，直接使用变异向量。在种群寻优的过程中，将算法的种群个体作为优化的个体，因此每个个体拥有各自的值。对参数值的优劣评价的适应度函数是自适应参数策略关键，根据文献[12]的思想，本文将选择操作的成功率作为参数优劣的评价函数。

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其中，是应用到成功的个体数目;每一代个体中应用的个体数目。为了加快收敛，类比蚁群算法信息素的思想，依照的离散值集合，建立的信息素表。此时，使用信息素决定离散值的选择:信息素于选择概率成正比，具体步骤如下。

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创建信息素表。针对取值范围内的每一个离散数值，分别代入公式(3)，得到每一个离散值的初始成功率，组成信息素表。

选择。针对每一个个体，单独进行选择。基于步骤a)中的信息素表，采用轮盘赌的方式，在取值范围内的离散数值选择一个。然后，根据选择的，当作正态分布函数的均值，并设定正态分布函数的方差取0.1。求解正态分布函数。

更新信息素表。方法公式如下:

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其中，是的信息素表;是信息素的挥发率，本文取。

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随机参数算法

本算法主要为了增加参数的多样性的，提高全局有哪些信誉好的足球投注网站能力。

针对经典的变异策略，随机参数算法采用的是随机参数选择方案。对经典的变异策略中的参数与，分别针对每个个体采用均匀分布的随机采样。

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固定参数--算法

本算法主要为了提高有哪些信誉好的足球投注网站效率，提升计算速度。

固定参数--算法与经典变异策略的不同在于变异公式:

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其中，为随机值。

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组合编译策略算法

本算法主融合不同的策略组合，平衡局部收敛速度和全局有哪些信誉好的足球投注网站能力。

组合编译策略算法采用DE/rand-to