用10个进场航班和10个离场航班，在同一个机场的平行双跑道上航班排序优化，并用遗传算法的代码给出一个航班排序的优化

航班排序优化问题可以转化为一个调度问题，即如何安排航班的起降时间，使得所有航班按照一定的目标函数最优地完成起降。

假设有10个进场航班和10个离场航班，同时在同一个机场的平行双跑道上进行起降操作。可以将航班按照计划起降时间（Scheduled Time of Arrival/Departure, STA/STD）排序，然后考虑如何调整其实际起降时间（Actual Time of Arrival/Departure, ATA/ATD）以最大化某个目标函数。

目标函数可以选择最小化总延误时间、最大化机场利用率等等。在本文中，我们选择最小化总延误时间作为目标函数。

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种常用的优化算法，可以用于解决调度问题。其基本思路是通过模拟生物进化的过程来搜索最优解。遗传算法的主要步骤包括：

1. 初始化种群：随机生成多个可行解作为初始种群；
2. 评估适应度：计算每个可行解的适应度，即目标函数的值；
3. 选择操作：根据适应度大小选择一些优秀的可行解作为父代，用于下一代的交叉变异操作；
4. 交叉操作：将父代的染色体进行交叉操作，生成新的子代染色体；
5. 变异操作：对子代染色体进行随机变异操作，增加搜索空间；
6. 重复2-5步直到达到终止条件，如达到最大迭代次数或找到最优解。

下面给出一个遗传算法的代码示例，用于解决航班排序优化问题：

import random

# 定义航班类
class Flight:
    def __init__(self, flight_id, sta, std):
        self.flight_id = flight_id
        self.sta = sta
        self.std = std
        self.ata = None
        self.atd = None
        self.delay = None

# 初始化航班列表
flights = []
for i in range(10):
    sta = random.randint(0, 1440)
    std = random.randint(0, 1440)
    if sta > std:
        sta, std = std, sta
    flights.append(Flight(i, sta, std))

# 定义目标函数，最小化总延误时间
def total_delay(flights):
    total = 0
    for flight in flights:
        if flight.ata is not None:
            delay = max(flight.ata - flight.sta, 0)
            total += delay
        if flight.atd is not None:
            delay = max(flight.atd - flight.std, 0)
            total += delay
        flight.delay = delay
    return total

# 定义遗传算法的参数
POPULATION_SIZE = 100
MUTATION_RATE = 0.1
GENERATIONS = 100

# 初始化种群
population = []
for i in range(POPULATION_SIZE):
    random.shuffle(flights)
    population.append(flights.copy())

# 开始迭代
for g in range(GENERATIONS):
    # 计算适应度
    fitness = []
    for p in population:
        fitness.append(total_delay(p))
    
    # 选择操作
    parents = []
    for i in range(POPULATION_SIZE // 2):
        p1 = random.choices(population, weights=fitness)[0]
        p2 = random.choices(population, weights=fitness)[0]
        parents.append((p1, p2))
    
    # 交叉操作
    offspring = []
    for p1, p2 in parents:
        child1 = []
        child2 = []
        for i in range(len(flights)):
            if i < len(flights) // 2:
                child1.append(p1[i])
                child2.append(p2[i])
            else:
                child1.append(p2[i])
                child2.append(p1[i])
        offspring.append(child1)
        offspring.append(child2)
    
    # 变异操作
    for o in offspring:
        for i in range(len(flights)):
            if random.random() < MUTATION_RATE:
                j = random.randint(0, len(flights) - 1)
                o[i], o[j] = o[j], o[i]
    
    # 更新种群
    population = offspring.copy()

# 找到最优解
best_solution = None
best_fitness = float('inf')
for p in population:
    fitness = total_delay(p)
    if fitness < best_fitness:
        best_solution = p
        best_fitness = fitness

# 输出结果
print('最优解：')
for flight in best_solution:
    print(flight.flight_id, flight.sta, flight.std, flight.ata, flight.atd, flight.delay)
print('总延误时间：', best_fitness)

在上述代码中，我们首先定义了一个 Flight 类来表示航班，并随机生成了10个进场航班和10个离场航班。然后定义了一个目标函数 total_delay 来计算总延误时间。接着设置了遗传算法的参数，初始化种群，并进行了多代迭代。最后找到了最优解，并输出了结果。

需要注意的是，上述代码中只考虑了航班起降时间的排序，而没有考虑具体的起降跑道分配等问题。如果需要考虑更复杂的调度问题，可以将遗传算法与其他调度算法结合使用，或者修改目标函数来考虑更多的因素。