基于最小费用流模型的不正常航班恢复问题研究

突发事件会导致航班计划无法按原计划执行,给航空公司及旅客带来巨大损失。而航班恢复问题的难点除了相关因素的复杂性,主要的体现在恢复方案的即时性。因此,为了提出快速有效的航班恢复方案,以降低损失,笔者通过时空网络技术对不正常航班的恢复问题进行描述,实现了对航班在空间和时间上的追踪。基于最小费用流模型,建立了以最小总延误时间为目标函数的整数规划模型,模型同时考虑了航班延误,飞机置换及航班取消的调度策略,并提出采用Floyd-Warshall算法对建立的模型进行求解。最后,通过算例对模型及算法进行验证。研究结果表明:针对突发状况,建立的模型及算法可提出合理的航班恢复方案,证明了模型及算法的可行性及有效性。建立的模型具有普适性,对不正常航班恢复问题的研究具有借鉴意义。

求解GPRs条件下的项目最小费用问题

在项目管理中,最低成本是主要目标之一,也是求解诸如时间-费用权衡等相关问题时必备的起始点,通常只需令各工序选用费用最低的工期即可.但是当工序之间存在一般优先关系(简称GPRs)时,各工序选用费用最低的工期往往无法满足时间约束,使得项目不可行,因此需要考虑其它费用较高的工期.针对如何在满足GPRs条件下使项目成本最低,首先,通过分析GPRs网络的特点,建立了GPRs网络的最小费用模型;其次,对模型进行对偶变换,等效转化为最小费用流模型,其特点是,除了与起点或终点连接的弧,其余均没有容量限制.当前已有的算法能够有效求解该模型,并跟据其最优解可求得原问题的最优解.