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GASA混合算法在航空公司乘务员排班系统中的应用_论文

维普资讯 http://www.cqvip.com 第 2 卷  第 1 9 期  VO1 29 .   NO.   1 计 算机 工程 与设 计  Co p trEn i e rn  n   sg   m ue  gn ei ga dDe in 20 年 1   08 月 J n.2 08 a 0   G A混合算法在航空公司乘务员排班系统中的应用  AS 陈 骏 , 刘 维 光    ( 南科技 大学 计 算机 学 院 ,四川 绵 阳 6 1 1) 西 2 0 0  摘  要 : 班 系 统 是 公 司 、 业 管 理 的 一 项 日常 _ 作 , 种 公 平 、 理 的 排 班 方 法 对 于 调 动 _ 作 人 员 的 _ 作 积 极 性 、 高 _ 作  排 企 T - 一 合 T - T - 提 T - 效率 都具有 重要 的意义 。 目前排 班 系统主 要都是 基 于手 _ 排班 的方 式来考 虑 的而且 约束条 件较 多 , 以利用 计算机 进行 自 T - 所   动排 班的思 想 自然而生 。阐述 了排班 系统 的模 型 、 系统结构 , 并对 建 立的排 班 系统模型 做 了详 细描 述 , 采用 G S A A混合算 法  很好 的解决 了这一 问题 , 仿真 分析验 证 了算 法的合 理性 。所设 计 实现 的 系统在 某航 空公 司实 际运 行表 明该模 型算 法是合 理  而有 效的。   关键 词: 排班 系统 ;多 目标优化 ;模 拟 “ 退火” 算法 ;遗传 算 法;排 班 系统模型  中 图法分类号 : P 1;T 3 1 T 3 1 P 9  文献标 识码 :   A 文章编号 :0072 2 0 ) 1 2 30  10 —04(0 8 0 — 0 —3 0 GAS a mi t r  l o t m s p l di  il ec e r se i gs se A  d x u eag r h   p i   ari  r w  tr  y tm  i a e n n o n CHE J n N u . LI W e — u n   U  i a g g ( ol e f o ue S i c ad eh oo y S uh et ie i f cec  d eh o g , ayn 6 1 1, hn) C l g o C mp t c ne n T cn lg , o tw sUn r t S i e n T cn l y Mi a g 2 0 0 C ia e r e v syo n a o n   Ab t a t C e r sei gs se i  a l  r di  ema a e n  f o h a o p r t n a da  n e rs . sr c : r w  trn  y t m  ad i g n   t   n g me t b t   r o a i     e t r i e A ar dr a o a l  sei g   o s y i nh o c o n n p fi    s n b e o tr   n a e r n meh dp a s   ey i o tn   l    ea o sn   r e ' e t u is a dC   r v   ewo ke c e c  ̄ T e ed y   ec e r sei g t o   ly   v r   a mp r t o ei t  r u i g wo k r  n h sa m n  a i o et   r  f in y a r nh s n mp h i h s   a s h  r w  tr   t o n s se i  i l  a e   n t e a d r   t   o er s it n , S   e e o   b u  o t  u l  d l f r u o t  r w  sei gwi   y tm  man y b s d o     n wo k wi m r e t ci s Ot   t d a o t w  b i mo es o   t mai c e r trn   t s h h h r o h m h h o d   a c o h c mp tri p e e t d T em eh d a o t o t  u l   d l f r r w  se ig s se i d t i da e  ec e r sei g s se i  r — o ue     r s n e . h   t o   b u   w  b i mo e s o   e r t r  y t m s eal  f rt   r w  tr  y tm  p e   s h o d   c o n   e t h o n s s n e .T eq e t nt  r w  se i gs se m o e   ov db  e e i lo t ms ds e t d h  u s o   c e r trn   tm  d l s l e  y g n t ag r i o o y is c i h     mu ae   n a ig ag rtm s Smu ainr s l   n a i lt da e l  l o h . i lt   u t n n i o e s s o t a  eag r h    e s n b e T ea t a  a   f il ec mp yt si e   s e s n b l y a d e ce c  ̄ h w  t   l o t msi r a o a l . h  cu l t o a r n  o a   t d i   a o a i t  n   f in y  h t h i s da i n e f i