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多种方法和资源可用于解决数学建模中的航班排序问题。

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简介:
针对数学建模中航班排序的挑战,旨在探索更科学、更安全的航班排序方法,以优化航班的整体安排和运行效率。

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客服
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  • 针对探讨
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    本研究聚焦于数学建模中的航班排序问题,深入分析现有方法及可用资源,旨在提出优化方案以提升机场运营效率。 解决数学建模中的航班问题,旨在探索如何使航班的排序更加科学、安全的方法。这包括研究各种有效的排序策略和技术,以优化飞行计划并提高航空运营的整体效率与安全性。
  • LINGO在目标
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    本文章探讨了如何运用Lingo软件工具,在数学建模领域内有效处理和求解包含多个优化目标的问题,提供详细的步骤与策略。 LINGO在处理目标优化问题方面除了具备LINDO的所有功能外,还可以用于求解非线性规划问题,包括非线性整数规划问题;它内置了建模语言,能够以简练、直观的方式描述较大规模的优化问题,并且可以将所需的数据保存在独立文件中。
  • 国研究生竞赛C恢复案.zip
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    本资料为中国研究生数学建模竞赛中的C题解答,专注于在重大航空事件后的航班恢复策略优化。内含详细的数据分析、模型构建及恢复方案设计,旨在提高航空公司运营效率与乘客满意度。 这是中国研究生数学建模大赛的C题,旨在解决航班恢复的问题。程序首先建立了飞机、航班、客户和机场四个类来模拟航班调度环境。然后应用遗传算法寻找最优的航班调度方案。
  • 与蒙特卡洛
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    本研究运用数学建模和蒙特卡洛方法探讨航班调度中的挑战,包括延误、取消及资源分配等问题,旨在优化航空运输效率。 蒙特卡洛模拟在航班问题中的应用通过模拟大量随机情景来评估航班调度、延误预测及空中交通管理的效果。通过对起降时间、天气条件以及空中交通流量等不确定因素进行建模,该方法生成多个随机样本,并反复进行模拟以获得如延误时间和准点率之类的性能数据。这种方法有助于决策者在不确定性环境下优化航班运行和管理策略,提高系统的鲁棒性和效率。
  • OR-Tools进行人员(Java API)
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    本文章介绍了如何使用Google OR-Tools Java API来建立和解决复杂的人员排班问题模型,提供详尽的操作步骤与代码示例。 在IT行业中,优化问题是一个广泛存在的挑战,尤其是在调度和资源配置领域。`OR-Tools`是谷歌推出的一个开源、强大的优化工具箱,它支持多种编程语言,包括Java。本段落将深入探讨如何利用OR-Tools的Java API解决一个具体的实例——“人员排班问题”。 人员排班问题是典型的线性规划或整数规划问题,涉及在满足各种约束条件下为员工分配工作任务。这些条件可能包含工作时长限制、休息时间要求以及技能匹配等。OR-Tools提供了高效的求解器,可以有效地处理这类问题。 首先需要了解OR-Tools的核心概念。“Model”是其中心对象,包含了所有的决策变量和约束条件。在这个问题中,我们可以创建布尔变量表示员工在特定时间段是否被安排工作或整数变量表示员工的工作小时数。 接下来定义模型中的约束条件。例如,每个员工每周的工作时间上限、两个连续工作的日子之间至少有一天休息以及确保技能匹配的员工在需要这些技能的时间段内上班等。这些条件可以通过添加`LinearConstraint`或`IntervalVariable`来实现。 完成模型构建后,使用OR-Tools的Java API设置求解器参数,如搜索策略设定、最大运行时间和解决方案质量标准。然后调用`solve()`方法以获得最优排班方案。 在得到最优排班结果之后,我们可以获取每个员工的具体工作时间表并进行输出和可视化处理。此外,OR-Tools还提供了验证和检查功能来确保生成的排班符合所有预设规则。 通过理解如何使用示例代码(如`ortools_mindopt_demo`)中的模型定义、约束设置及求解器配置方法,开发者可以快速掌握运用OR-Tools解决实际人员排班问题的能力。该工具能够帮助优化业务流程并提高服务质量,因此对于IT专业人士而言理解和应用OR-Tools不仅有助于提升个人技能也具有重要的实用价值。
  • 2021年华为杯研究生F案分享.zip
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    本资料包包含2021年华为杯研究生数学建模竞赛F题——航班排班方案的相关分析与模型建立,内含详细的数据处理、优化算法和代码实现等内容。适合参赛者及研究者参考学习。 问题1: 目标:最大化航班数目;最小化乘机次数;最小化替补资格。 约束条件包括回到基地、符合执勤要求以及航段间连接时间不小于给定的最短时间。 问题2: 在考虑了执勤成本的情况下,新的目标是使总执勤成本达到最低,并保持各次执行任务时长均衡。同时需要满足以下限制:每日最多一次出勤;飞行时间和每次工作的时间均不能超出设定上限;确保回到起点以及有足够的休息时间。 问题3: 引入出差补贴后,主要目的是最小化整个排班周期内所有工作任务的总成本并使这些工作的持续时间趋于一致。 具体约束包括每个排班期内任务环路总的时长限制、两个连续的任务之间至少需要一定的休整时间和控制最长连续执行天数。
  • C++约瑟夫环
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    本文章探讨了在C++编程语言环境中解决经典的约瑟夫斯置换(又称约瑟夫环)问题的不同算法和实现方式,为读者提供了从基础到高级的各种解题思路与技巧。 解决约瑟夫环问题可以采用多种方法:顺序表、循环链表、循环队列以及普通的一位数组。
  • 最新论文
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    本论文深入探讨了数学建模领域内新兴的排序问题,通过创新算法和模型设计,旨在提高复杂数据集处理效率与准确性。 最新的排序问题在数学建模中的应用和研究。最近关于这一主题的探讨特别活跃,涉及到多种算法和技术的创新与优化。
  • 常见最优化及其
    优质
    本课程探讨了数学建模中常见的最优化问题,并介绍了解决这些问题的有效策略和算法。通过实例分析,深入浅出地讲解理论知识与实际应用。 数学建模中的常见最优化问题类型及方法包括线性规划的标准型及其概念、线性规划与凹凸集函数的关系、对偶规划以及灵敏度分析。此外,还包括最优化问题的建模方法、单纯形法等。
  • 2021年华为杯研究生竞赛F空公司机组案.zip
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    本资料包含2021年“华为杯”研究生数学建模竞赛F题,探讨航空公司机组排班优化策略。提供问题分析、模型建立及求解方法,助力参赛者掌握实际调度难题解决技巧。 对航空公司机组排班问题进行分解为任务环与机组人员指派两个部分,并提供了详细代码和结果展示。这个问题被细分为三个子问题,每个子问题都有对应的解决方案、代码以及实验结果。