基于ELECTRE-IV的飞机路线多目标遗传算法研究

"飞机路线多目标决策研究 (2014年)，该研究主要探讨了在多目标环境下飞机路线的规划问题，通过建立多目标规划模型并采用基于ELECTRE-IV的遗传算法来解决复杂航线规划。研究分为三个阶段：首先是制定周期为一天的航班串，接着编制周期为三天的航班环，最后通过多目标筛选优化航班环，将每个筛选后的航班环作为遗传因子，组合成飞机路线方案的染色体。论文通过理论分析和实际案例验证了这种方法的可行性，对于理解和优化航空公司的航线安排具有重要价值。关键词涉及多目标决策、ELECTRE-IV方法、遗传算法、飞机路线和航班环的构建。" 在这篇工程技术领域的论文中，研究人员针对飞机路线规划的挑战，建立了一个多目标规划模型，旨在提高航班调度的效率和满足多种需求。他们提出了一种创新的方法，即结合ELECTRE-IV决策理论和遗传算法来解决这个问题。ELECTRE-IV是一种处理多准则决策分析的工具，能够处理不完全排序的决策问题，而遗传算法则是一种模拟自然选择和遗传机制的优化技术。 在实际应用中，研究首先生成周期为一天的航班串，这是为了创建基础的飞行路径。随后，这些单日航班串被扩展到覆盖三天的航班环，以适应更复杂的航空运营需求。最后，通过多目标筛选，选择出最优的航班环，每个符合条件的航班环被视为一个遗传因子，这些因子组合起来就形成了一个完整的飞机路线方案。这种方法有助于在考虑多种因素（如成本、时间、乘客需求等）的同时，生成可行且高效的航线配置。 文献回顾部分，作者引用了前人的研究，如CLARKE等人将飞机路线问题与旅行商问题相联系，而GOPALAN等同样将其视为欧拉回路问题。其他研究如CORDEAU和MERCIER则分别采用Benders分解来解决飞机路线问题，其中MERCIER提出了两种不同的方法，强调了解决问题的灵活性和适应性。 整个研究过程包含了航班数据的输入，例如航班号、起降城市和时间，以及通过计算机程序自动化生成和优化航班环的步骤。这种方法的自动化特性显著节省了时间和人力，提高了路线规划的效率。通过理论分析和实际案例的验证，该研究提出的算法显示出了良好的可行性和实用性，对于航空公司管理和优化航线规划具有重要的理论和实践意义。