立足智慧机场的数字化转型要求,针对传统机场运行控制中心(airport operational control center,AOCC)全时段以最大峰值的静态排班导致工作时长不均、人力资源利用率低、调整灵活性差等问题,以机坪管制移交后的人员分工要求确立动态排...立足智慧机场的数字化转型要求,针对传统机场运行控制中心(airport operational control center,AOCC)全时段以最大峰值的静态排班导致工作时长不均、人力资源利用率低、调整灵活性差等问题,以机坪管制移交后的人员分工要求确立动态排班原则,构建AOCC大厅的多目标组合优化的员工排班模型,提出父代班组非支配交叉的基因排序、子代班组拥挤变异算子的遗传算法进行智能搜索最优可行解,并基于MATLAB平台进行建模仿真验证,结果表明:手工排班方案作为“父代初始解”确保了飞行安全,交替航班任务实时产生子代班组种群,接班变异保留子代班组精英个体,降低了人力成本、班组人员的工作时长方差和疲劳度。展开更多
文摘立足智慧机场的数字化转型要求,针对传统机场运行控制中心(airport operational control center,AOCC)全时段以最大峰值的静态排班导致工作时长不均、人力资源利用率低、调整灵活性差等问题,以机坪管制移交后的人员分工要求确立动态排班原则,构建AOCC大厅的多目标组合优化的员工排班模型,提出父代班组非支配交叉的基因排序、子代班组拥挤变异算子的遗传算法进行智能搜索最优可行解,并基于MATLAB平台进行建模仿真验证,结果表明:手工排班方案作为“父代初始解”确保了飞行安全,交替航班任务实时产生子代班组种群,接班变异保留子代班组精英个体,降低了人力成本、班组人员的工作时长方差和疲劳度。
