多目标飞机旅客恢复算法：降低成本与提升效率

本文研究的焦点是"多目标飞机和旅客恢复分阶段启发式算法"，针对非正常航班的恢复问题，该研究旨在降低运营成本，提高恢复效率，从而提升航空公司的利润空间。论文建立了一个综合的恢复模型，该模型同时考虑了显性恢复成本的最小化以及隐性旅客失望溢出成本的最小化，后者是从旅客心理角度出发的重要考量，体现了对服务质量的重视。 模型的复杂性体现在其考虑了多方面的因素，包括多种机型的分配、航班串的指派、严格的航班序列时间限制、飞机定期检修、旅客的出发地和目的地对（OD对）以及旅客的行程安排。这样的综合性设计使得模型能够更真实地模拟实际的航班恢复过程。 为了解决这个复杂的多目标规划问题，作者设计了一种分阶段启发式算法。该算法分为三个步骤：首先构建初始解，然后修复可能存在的不合规或不优化的解，最后通过不断的迭代来寻找最优解。这种策略确保了在有限的时间和资源下，逐步优化恢复策略，达到最佳效果。 研究者采用了上海航空公司的实际数据进行了实例测试，通过对比与手动顺延方案的结果，显著地显示了该算法的优越性。与手动方法相比，恢复成本分别降低了20.482%和39.852%，恢复效率分别提高了33.33%和51.22%，这证明了该算法能够有效地整合飞机和旅客资源，对于航空公司实现自动化恢复系统具有重要的实践价值。 因此，本文的研究不仅提供了理论上的支持，也为航空公司的非正常航班恢复策略提供了一种高效且经济的方法，有助于提升航空运营的灵活性和响应能力。同时，它也为其他行业的多目标优化问题提供了有益的借鉴，特别是在资源分配和策略制定方面。