基于ALNS算法的机场客舱清洁人员调度研究

我国机场目前主要采用人工方式调度客舱清洁人员,效率低下,时常发生任务拖期现象。针对客舱清洁人员日常调度问题,考虑客舱清洁任务的服务时间窗、多需求同时服务等约束,以最小化总运营成本为目标包含延误成本和资源转移成本,建立混合整数规划模型。设计了一种结合贪婪算法生成初始解的自适应大规模领域搜索算法,采用多种移除算法和修复算法进行邻域搜索,并利用时间快速更新机制加速求解,用模拟退火算法接受邻域解。数值实验结果与Gurobi优化求解结果比较,表明本文算法在所有实验算例中大部分都优于或等于Gurobi求解结果,并都能在较短的时间内找到较为满意的可行解,从而验证了本文算法的求解质量和求解效率。

大数据技术对加强机场监控的意义和应用探究

在当下,机场的战略转型和管理变革对机场的信息管理以及监控工作提出了新的要求。为了保证不同机场间的生产信息系统能实现互联互通,将大量关于飞机航班、人员排班等方面的基础信息融入机场之间的日常管理和运行中,就需要利用大数据对监控内容进行挖掘,通过合理地整理和处理监控信息,形成完整的监控报告,帮助机场管理人员分析机场的运营情况,并作出合理的管理调控。所以要通过探究大数据技术对机场监控的意义以及应用大数据技术实现机场监控力度的增强。

机场排班系统智能化设计分析

伴随空中旅客数量的暴增,机场运营对于机场排班的要求也越来越高,为了满足机场运营对排班的要求,降低在排班中人为因素导致的失误,提高机场运营的安全性,利用智能化技术对机场排班进行合理排班设计显得十分重要。鉴于此,本文将探讨机场排班数据智能化建设的必要性以及将智能化技术用于机场排班的价值,并提出应用策略,为机场排班工作的智能化发展提供技术上的支持。