Hybrid particle swarm optimization arithmetic for recovery scheduling of flight delays
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摘要: 为了优化航班延误恢复调度, 考虑了航班延误的经济效益、社会影响和经济损失构成, 定义了航线影响因子, 构建了一种新的航班延误恢复调度模型, 将局部搜索方法引入到粒子群算法中, 提出了求解航班延误恢复调度问题的混合粒子群算法。计算结果表明: 与先来先服务调度方法相比, 混合粒子群算法可以减少航班延误损失4.2%, 与基本粒子群算法和进化策略算法相比, 混合粒子群算法平均可减少航班延误损失2.0%, 随着航班延误恢复规模的增大, 算法优势会更明显。Abstract: In order to optimize the recovery scheduling of flight delays, airline impact factors were defined, the economic benefit, social impact and loss constitution of flight delays were considered, a new recovery scheduling model of flight delays was created, a hybrid particle swarm optimization arithmetic (HPSOA) was put forward, and local search method was introduced into the arithmetic.Computation result shows that HPSOA can reduce the flight delay losses by 4.2% compared with first-come-first-serve (FCFS) strategy, and evenly reduce the flight delay losses by 2.0% compared with basic PSOA and evolutionary strategy (ES), so the advantage of HPSOA is more obvious with the increase of recovery scale in flight delays.
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表 1 各类飞机每小时延误运营成本
Table 1. α0 of different aircrafts
机型 代表符号 最大起飞质量/t 尾流类型 α0/ (元·h-1) 重型机 H > 136 重型尾流 4 167 中型机 M 7~136 (含) 中型尾流 2 916 轻型机 L ≤7 轻型尾流 208 
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表 2 国外旅客延误时间价值
Table 2. Delay time values of foreign passengers
$·h-1 旅客类型 平均时间价值 最低时间价值 最高时间价值 休闲旅客 23.3 20.0 30.0 商务旅客 40.1 32.1 48.1
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表 3 各机场所对应的航线影响因子
Table 3. Airline impact factors of airports
机场名称 航线影响因子 上海虹桥机场 0.103 广州白云机场 0.059 上海浦东机场 0.049 深圳宝安机场 0.040 大连周水子机场 0.038 成都双流机场 0.041 昆明巫家坝机场 0.024 其他机场 0.007
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表 4 航班数据
Table 4. Scheduled flight data
航班号 机型 计划起飞时刻 目的机场 最大载客人数 1 H 8∶00∶00 上海虹桥机场 420 2 H 8∶05∶00 上海虹桥机场 440 3 M 8∶10∶00 海口美兰机场 138 4 M 8∶10∶00 西安咸阳机场 189 5 M 8∶15∶00 海口美兰机场 189 6 M 8∶15∶00 兰州中川机场 189 7 M 8∶20∶00 昆明巫家坝机场 162 8 H 8∶25∶00 西安咸阳机场 440 9 M 8∶30∶00 福州长乐机场 189 10 H 8∶30∶00 上海虹桥机场 335 38 M 10∶00∶00 上海虹桥机场 180 39 M 10∶05∶00 广州白云机场 180 40 M 10∶05∶00 杭州萧山机场 189 41 H 10∶10∶00 大连周水子机场 290 42 M 10∶15∶00 广州白云机场 180
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表 6 HPSOA优化结果
Table 6. Optimization results of HPSOA
优化次数 总经济损失/元 计算时间/s 1 1 231 251 221 2 1 235 379 222 3 1 224 727 261 4 1 231 018 196 5 1 235 816 254 6 1 236 313 133 7 1 227 700 231 8 1 236 849 252 9 1 232 421 148 10 1 236 867 251
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表 7 PSOA优化结果
Table 7. Optimization results of PSOA
优化次数 总经济损失/元 计算时间/s 1 1 250 798 48 2 1 254 921 48 3 1 255 222 38 4 1 249 071 39 5 1 258 400 46 6 1 249 601 20 7 1 254 439 37 8 1 254 224 42 9 1 253 272 52 10 1 258 059 32
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表 8 ES优化结果
Table 8. Optimization results of ES
优化次数 总经济损失/元 计算时间/s 1 1 254 392 61 2 1 251 608 34 3 1 256 148 76 4 1 252 655 79 5 1 259 735 43 6 1 253 079 73 7 1 251 740 82 8 1 249 876 55 9 1 253 875 68 10 1 248 396 54
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