基于APD-E的兼顾乘客满意度的多目标机位分配

基于APD-E的兼顾乘客满意度的多目标机位分配

战嘉馨

（青岛民航凯亚系统集成有限公司山东省青岛市266000）

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全局搜索能力更强、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

1.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。

2.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

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:

3.算例分析

3.2算例2

在算例一的基础上，将计算规模增加:有50架飞机即将到达，它们的预期到达时间分别为:[0,13,22,31,41,55,69,74,85,95,104,118,125,134,148,155,163,177,185,195,207,214,222,235,240,251,258,269,275,286,291,302,310,316,330,335,345,353,362,374,384,389,395,407,412,426,431,445,456,464];每架飞机接收机位的服务时间分别为[25,15,22,32,34,20,28,25,17,28,19,24,15,32,32,15,32,28,33,20,16,32,19,24,27,19,17,31,19,27,19,16,16,32,18,19,21,19,29,30,30,30,28,30,18,20,28,16,19,34];一共有15个机位，机位与航站楼的距离分别为[13,5,6,8,8,13,10,10,12,14,9,11,6,18,7]。

4.结语

本文基于顾客满意度和机场资源利用率，将顾客满意度这一抽象的概念转化为旅客行走路程和飞机延误时间，将机场资源利用率这一抽象的概念转化为机位空闲时间的方差。然后对DE算法进行改进，提出APD-E算法，并通过对比现有算法，说明本文算法拥有更好的全局搜索能力、更好的计算精度，对不同规模的机场适应性更好。

参考文献:

[1].杨新湦,刘俊.基于机场功能定位的国内机场分类[J].中国民航大学学报,2018,36(2):23-25.

[2].何洋,朱金福,周秦炎.基于支持向量机回归的机场航班延误预测[J].中国民航大学学报,2018,36(1).

[3].GuinnessS,DongenWFV,GuayPJ,etal.EvaluatingHowtheGroupSizeofDomestic,InvasiveDogsAffectCoastalWildlifeResponses:TheCaseofFlight-InitiationDistance(FID)ofBirdsonSouthernAustralianBeaches[M]//ImpactsofInvasiveSpeciesonCoastalEnvironments.2019.