基于信息熵的自适应遗传算法解决多目标排班问题

"解决排班问题的多目标优化模型及算法研究 (2003年)——李青、张军、张学军" 在航空公司的运营中，机组排班是一项复杂而重要的任务，它涉及到人力资源的有效分配、成本控制以及员工的工作满意度。这篇论文由李青、张军和张学军于2003年发表，主要探讨了如何通过建立多目标优化模型和采用改进的算法来提升排班问题的解决方案的准确性和可靠性。 首先，排班问题的多目标优化模型是论文的核心内容。这种模型旨在同时考虑多个相互冲突的目标，如最小化成本、最大化航班覆盖、确保员工的工作与休息时间平衡等。通过将这些目标整合进一个优化框架，可以得到更全面且合理的排班决策。优化模型的构建是基于对实际问题的深入理解和数学建模技术，它能更好地反映出航空公司运营的实际需求。 其次，论文中提出了一种基于信息熵的自适应遗传算法。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，而信息熵则用于衡量系统的信息不确定性和多样性。通过结合这两种概念，改进的算法能够更有效地搜索解决方案空间，避免早熟收敛，从而找到更优的排班方案。同时，算法还融入了模拟退火的思想，允许在一定概率下接受较差的解，以增加跳出局部最优的可能性，进一步提高解的质量。 论文中还提到了分割集方法，这是一种在选择下一代个体时用于群体多样性保持的策略。通过分割集，可以确保群体中的个体多样性，防止算法过早收敛到单一解决方案，从而有助于寻找全局最优解。 在验证模型和算法的性能方面，作者进行了航空公司机组排班问题的仿真对比。通过实际案例的计算和分析，证明了提出的模型和算法在处理复杂排班问题时的正确性和先进性，能够有效地平衡各种目标，提高排班效率，并且对实际操作具有指导意义。 这篇自然科学领域的论文提供了解决排班问题的新思路，其多目标优化模型和改进算法为航空公司和其他类似行业的排班优化提供了理论基础和技术支持。这一研究对于提高工作效率、降低运营成本以及提升员工满意度等方面具有重要意义。