优化航班路径：减轻旅客影响的遗传算法改进

"减少旅客影响的航路改道改进遗传算法是针对航空行业中因恶劣天气导致的飞行路径改道问题而提出的一种优化方法。在确保飞行安全的同时，它旨在通过改进的遗传算法来降低对旅客的不便。文章指出，传统的精确算法如人工势场模型和Dijkstra算法在处理涉及大量航路点和复杂约束的实时情况下效率较低，因此引入了元启发式技术，特别是遗传算法，以在合理时间内找到接近最优的解决方案。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传过程的搜索算法，常用于解决优化问题。在这个特定的应用中，作者对遗传算法进行了改良，加入了针对旅客不便的考虑和飞机时间表的约束。改进的变异算子是算法的关键部分，它能够更好地适应航班改道时的各种因素，例如飞行时间、旅客等待时间以及与航班时刻表的协调。 文章详细介绍了这个改进的遗传算法的工作流程，包括如何初始化种群、如何进行交叉和变异操作，以及如何评价个体的适应度。适应度函数可能包括飞行距离、飞行时间、与原计划的偏离程度以及旅客满意度等因素。通过迭代过程，算法不断优化飞行路径，以最小化旅客的不便并确保航班运行的高效性。 此外，该研究还可能涉及航班调度、飞行安全和天气预报等领域的知识，因为这些因素都会影响到航路改道的决策。通过对大量实际数据的模拟和测试，研究证明了提出的改进遗传算法在减少旅客影响方面具有显著优势，同时能快速适应变化的飞行条件。 该论文发表在《计算机与通信》(Journal of Computer and Communications)2017年第5期，卷号5，页码65-75，由Babatope Samuel Ayo在布拉德福德大学电气工程与计算机科学学院完成。论文的DOI为10.4236/jcc.2017.57007，有兴趣的读者可以进一步查阅原文以获取更详细的技术实现和实验结果。"