带约束问题的群智能算法求解
PSO+ABC算法的铁路(飞机)排班优化（带时间窗和不带时间窗）---案例详解，每一步均录制详细的讲解过程，带领大家深入数学建模、问题分析、算法求解。
具体链接在halcom.cn论坛，联系人QQ：3283892722
该论坛是一个学习交流平台，我会逐一的和大家分享学习。
欢迎大家录制视频，你可在论坛进行打赏分享。
视频专用播放器：http://halcom.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=258&extra=page%3D1
百度网盘链接：
1-模型分析与建立---MATLAB视频1 +（文档/文献）+ 源程序
2-数据预处理（日期数据+元胞体数据）---MATLAB视频2 +（文档/文献）+ 源程序
3-数据预处理（邻接矩阵）---MATLAB视频3 +（文档/文献）+ 源程序
4-种群的位置更新策略---MATLAB视频4 +（文档/文献）+ 源程序
5-适应度函数编程以及PSO算法求解实现---MATLAB视频5 +（文档/文献）+ 源程序
6-适应度函数编程以及ABC算法求解实现---MATLAB视频6 +（文档/文献）+ 源程序
7-适应度函数编程以及PSO+ABC算法求解实现---MATLAB视频7 +（文档/文献）+ 源程序
8-适应度函数编程以及改进的PSO+ABC混合算法求解实现---MATLAB视频8 +（文档/文献）+ 源程序
9-PSO+ABC算法性能对比求解实现---MATLAB视频9 +（文档/文献）+ 源程序
问题描述：
本模型主要研究某航空公司的不同机型并且还是一种叫做带有时间窗的飞机排班问题(Aircraft-arrangementProblemwithTimeWindows，简称 APTW)，此问题是指假设有f个等待排航班、出发机场a和机型为 K 的飞机，已知每个航班和出发机场的位置坐标、乘客数量，每架飞机的容量和允许服务的时间窗口，为解决此问题，本文将机型与指定飞机绑定，其执飞航段的收益和成本都作为已知量考虑进来，最终将合适的飞机指派给每个事先生成好的航班串，实现利润的最大化，具体模型如下：
式(1)为利润最大化目标函数，式(2)为在预计旅客量大于机型座位数时，该航段的收益，式(3)为在预计旅客量小于机型座位数时，该航段的收益，式(4)为某个航班串的总收益，式(5)为在预计旅客量大于机型座位数时，该航段所产生的运营成本，主要由燃油费及人员费用构成，式(6)为在预计旅客量小于机型座位数时，该航段所产生的成本，此时成本由运营成本和旅客溢出成本两部分构成[6]，式(7)为某个航班串的总成本，式(8)为飞机使用唯一性约束，保证了在同一时间内每一个航班号最多只能由一架飞机执行，式9)为飞机机型架次约束，保证了正在执行航班的某种机型的飞机和在机场的该机型的飞机的数量总和不超过公司所有的该种机型的飞机数量，式（10）飞机实际时间与预计时间的差值，式（11）飞机延误时间与飞机成本之间的关系函数。 航班信息表 飞机信息表
本帖基于以上分析，一步一步的从分析到结果求解，然后再算法对比，均进行了细致的视频讲解。欢迎大家学习视频，为论坛注入源泉，aha.
参考文献：
[1]. 李耀华, 王磊. 基于改进遗传算法的飞机排班优化方法研究[J]. 系统仿真学报.
| 
发表于 2017-8-23 21:28:41
发表于 2019-9-1 19:05:21
