基于改进NSGA-Ⅱ的停机位预分配优化

随着民航运输业的发展，航班密度不断增加，大型机场的近机位资源紧张问题日益突出，降低了航班保障效率。为了探索大型枢纽机场停机位预分配问题综合有效的解决方法，从航空公司、机场和旅客的实际情况出发，建立多目标停机位分配优化模型，并设计了改进的带精英策略的非支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithms-Ⅱ，NSGA-Ⅱ）对模型进行求解，得到一组Pareto前沿解。。在交叉和变异操作阶段，对种群个体以指数形式自适应地调整交叉率和变异率，以此提高算法的收敛速度和优良解的多样性。实例验证结果表明，该模型和改进算法相较于人工分配和传统NSGA-Ⅱ算法对停机位指派的优化结果更为突出，尤其在靠桥率和被使用的停机位数量方面；同时利用性能评价指标对比两种算法，发现改进型NSGA-Ⅱ算法更适合停机位预分配问题的求解。