进场航班A1 起飞时间：1057 进场航班A2 起飞时间：1057 进场航班A3起飞时间：1102 进场航班A4起飞时间：1059 进场航班A5起飞时间：1102 进场航班A6起飞时间：1102 进场航班A7起飞时间：1106 离场航班D1落地时间：1057 离场航班D2落地时间：1057 离场航班D3落地时间：1057 离场航班D4落地时间：1057 离场航班D5落地时间：1101 离场航班D6落地时间：1102 离场航班D7落地时间：1102 离场航班D8落地时间：1102 离场航班D9落地时间：1111 离场航班D10落地时间：1109 离场航班D11落地时间：1108 离场航班D12落地时间：1110。以上航班平行双跑道混合运行模式用基于遗传算法的代码运行，跑道数为两条

很好，根据您提供的信息，我们可以使用遗传算法来求解平行双跑道混合运行模式下的最优解。下面是一个简单的实现过程：

1. 定义基因编码：我们可以用一个二进制字符串来表示每一个进场或者离场航班的跑道选择方案。比如，我们可以用 0 表示选择左跑道，用 1 表示选择右跑道。那么对于每一个航班，我们就可以用一个二进制字符串来表示其选择的跑道。

2. 定义适应度函数：我们可以用每一个离场航班的落地时间与其对应的进场航班的起飞时间的差值的绝对值来作为适应度函数的值。如果该值越小，说明该方案对于最小化航班延误时间的贡献越大。因此，我们可以将适应度函数定义为所有航班的差值绝对值之和。

3. 初始化种群：我们可以用随机的方式来初始化种群。对于每一个航班，我们可以随机生成一个跑道选择的二进制字符串作为该航班的基因。

4. 选择运算：我们可以采用轮盘赌选择的方式来选择下一代种群。每次选择时，我们可以按照适应度函数的大小来计算每一个个体的选择概率，并且根据选择概率来随机选择下一代种群。

5. 交叉运算：我们可以采用单点交叉的方式来实现交叉运算。具体地，我们可以随机选择两个个体作为父代，然后随机选择一个交叉点，将两个父代的基因分别拆分成两段，然后将两个父代的基因交叉并生成两个新的子代。

6. 变异运算：我们可以采用随机翻转的方式来实现变异运算。具体地，我们可以随机选择一个个体的某一个基因位置，并将其从 0 变为 1，或者将其从 1 变为 0。

7. 终止条件：我们可以设置一个迭代次数上限或者达到一定的适应度值为终止条件。

8. 输出结果：当达到终止条件时，我们可以输出适应度最好的个体，也就是航班延误时间最小的跑道选择方案。

以上是一个简单的遗传算法实现过程。由于航班数据比较复杂，具体的实现还需要根据实际情况进行调整。