蔣陵平 楊陽 王洛鋒 郭政

摘要：目前，我國通用航空產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)“爆炸式”增長，“大、中、小”型通航企業(yè)數(shù)量快速增長，各種通航機(jī)型快速引進(jìn)。與日益激增的飛行器、從業(yè)人員以及飛行作業(yè)量相比，反觀各通用航空企事業(yè)單位，目前依然完全依靠人工統(tǒng)計(jì)飛行時間來進(jìn)行第二日飛行計(jì)劃及近期維修計(jì)劃的安排。由于人為因素而出現(xiàn)嚴(yán)重的飛行安全隱患。這種簡單的生產(chǎn)計(jì)劃管理方式耗時、耗力且受人為因素和環(huán)境因素影響巨大。不但不能滿足高速發(fā)展的通航航空的需要，更給航空安全埋下了巨大的安全隱患。運(yùn)用遺傳算法對生產(chǎn)運(yùn)行計(jì)劃的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，輔助生產(chǎn)運(yùn)行計(jì)劃制定人員合理的進(jìn)行生產(chǎn)排程，獲得最大化的飛行安全和飛行效益。

關(guān)鍵詞：維修 排程 遺傳算法

中圖分類號：V328.2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2016）05-0000-00

Abstract： At present， China's general aviation industry "exploding"， "large， medium and small shipping companies" rapid growth in the number of various models， the rapid introduction of navigation. Compared with the soaring aircraft， practitioners and flight operations amount， in contrast， the general aviation enterprises and institutions， currently still rely entirely on artificial statistical flight time for the second day of the flight plan and recent maintenance plan arrangement. Flight serious security risks caused by human factors. Production planning management in this simple way of time-consuming， and affected by human factors and environmental factors is huge. Not only can not meet the rapid development of the aviation navigation needs to aviation safety planted a huge security risk. The relevant data is processed by using the genetic algorithm to the production operation plan， operation of auxiliary production planner in reasonable production scheduling， maximize the flight safety and efficiency.

Keywords： maintenance； scheduling； genetic algorithm；

2011年3月《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展十二五規(guī)劃綱要》將通用航空列為具有長期發(fā)展前景的成長性帶動性行業(yè)。目前，我國通用航空產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)“爆炸式”增長?！按蟆⒅?、小”型通航企業(yè)數(shù)量快速增長，各種通航機(jī)型快速引進(jìn)。截止2012年低，全行業(yè)完成通用航空生產(chǎn)作業(yè)飛行51.7萬小時，獲得通航經(jīng)營許可證的通用航空企業(yè)146家，在冊航空器總數(shù)達(dá)到1320架，從業(yè)人員過萬名[1]。

與日益激增的飛行器、從業(yè)人員以及飛行作業(yè)量相比，反觀各通用航空企事業(yè)單位，目前依然完全依靠人工統(tǒng)計(jì)飛行時間來進(jìn)行第二日飛行計(jì)劃及近期維修計(jì)劃的安排。人工統(tǒng)計(jì)是基于固定的"飛行計(jì)劃和維修計(jì)劃"提前預(yù)計(jì)安排，根據(jù)設(shè)定好的固定提前期計(jì)算飛行計(jì)劃和維修計(jì)劃時間，但是在天氣、飛機(jī)故障、訓(xùn)練需求、空域流控等不確定因素的干擾下，計(jì)劃出機(jī)與實(shí)際出機(jī)經(jīng)常不一致，這在一定程度上增加了制定后續(xù)飛行和維修計(jì)劃的難度，如果不能合理、科學(xué)的進(jìn)行生產(chǎn)調(diào)配，就會產(chǎn)生工作沖突。還可能由于人為因素而出現(xiàn)飛機(jī)時控件、時控維修項(xiàng)目超壽飛行的嚴(yán)重安全隱患。這種簡單的生產(chǎn)計(jì)劃管理方式耗時、耗力且受人為因素和環(huán)境因素影響巨大。不但不能滿足高速發(fā)展的通航航空的需要，更給航空安全埋下了巨大的安全隱患[2]。

本項(xiàng)目擬在深入調(diào)研各通航企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)行計(jì)劃制定方法的基礎(chǔ)上，以中國民航飛行學(xué)院生產(chǎn)運(yùn)行計(jì)劃為核心，運(yùn)用遺傳算法對生產(chǎn)運(yùn)行計(jì)劃的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，對整個生產(chǎn)過程進(jìn)行統(tǒng)一計(jì)劃，輔助生產(chǎn)運(yùn)行計(jì)劃制定人員更加科學(xué)的生產(chǎn)運(yùn)行規(guī)劃。通過最優(yōu)的飛行計(jì)劃和維護(hù)計(jì)劃，獲得最大化的飛行安全和飛行效益。

1國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)

20世紀(jì)70年代，國外先進(jìn)發(fā)達(dá)國家的航空公司就已經(jīng)開始了建設(shè)運(yùn)行控制系統(tǒng)的前期理論分析和客戶需求分析，同時進(jìn)行實(shí)踐建設(shè)，陸續(xù)開發(fā)出了自己的飛行簽派運(yùn)行控制系統(tǒng)。美國西北航空公司是最早開始開發(fā)、建設(shè)并投入使用簽派運(yùn)行控制系統(tǒng)的航空公司，簽派運(yùn)行控制系統(tǒng)投入使用后大大提高了該公司的運(yùn)行安全管理水平，提升了自身的效益水平。在成本方面，運(yùn)行控制系統(tǒng)每年可降低大約1500多萬美元的直接生產(chǎn)運(yùn)營成本。在國外軍事領(lǐng)域，尤其是美國，各種PHM系統(tǒng)已經(jīng)逐步得到應(yīng)用。

歐洲各航空公司于20世紀(jì)90年代中期起，開始紛紛建立了自己運(yùn)行控制中心（OCC）以指揮其航班整體運(yùn)行。同時至20世紀(jì)90年代末，歐洲各大機(jī)場被邀請加入航空公司的運(yùn)行控制體系，或者聯(lián)合建立獨(dú)立的地面運(yùn)行控制體系：建成了樞紐運(yùn)行控制中心（HCC）。運(yùn)行控制系統(tǒng)可以完成公司內(nèi)、外部的信息共享和共同處置和決策；各項(xiàng)航班保障資源的優(yōu)化；進(jìn)行有效航班運(yùn)行控制質(zhì)量的監(jiān)控；最大限度的控制運(yùn)行成本等。

法國航空（Air France）和新加坡航空公司（Singapore Airlines）以及歐美眾多航空公司也都擁有非常相似的運(yùn)行管理系統(tǒng)[3]。運(yùn)行控制管理系統(tǒng)對航空公司所有航班的預(yù)先準(zhǔn)備、計(jì)劃實(shí)施、動態(tài)監(jiān)控、以及終止運(yùn)行和講評行使控制權(quán)。同時對整個航空公司的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，并進(jìn)行統(tǒng)一的協(xié)調(diào)和指揮。

全日空航空公司在位于日本東京的東京國際機(jī)場成立了運(yùn)行飛行控制中心FCC （Flight Contro1 Center），該中心每天對170多個分子公司進(jìn)行全面協(xié)調(diào)，對每天600多個航班進(jìn)行統(tǒng)一協(xié)調(diào)、控制[4]。FCC主要功能在于監(jiān)控和協(xié)調(diào)全日空航空的所有國內(nèi)、國際航班，確保航班運(yùn)行正點(diǎn)，在航班出現(xiàn)不正常時，進(jìn)行迅速、有效地調(diào)整和更改飛行計(jì)劃，滿足旅客和自身的需求。該系統(tǒng)有許多的外部系統(tǒng)對其進(jìn)行支持，其中包括航行情況系統(tǒng)、氣象情報和圖表顯示系統(tǒng)、空管信息系統(tǒng)、飛行運(yùn)行系統(tǒng)、訂座系統(tǒng)、飛行監(jiān)視系統(tǒng)、航班監(jiān)控系統(tǒng)、國際通信系統(tǒng)等[5]。

我國國內(nèi)最早開始引進(jìn)并使用系統(tǒng)運(yùn)行控制（SOC）的是中國南方航空公司（以下簡稱“南航”），南航于1997年經(jīng)過公司高層研究決定，采用引進(jìn)國外先進(jìn)核心技術(shù)，同時建立自身研發(fā)團(tuán)隊(duì)，進(jìn)行自我開發(fā)配套的方式建設(shè)國內(nèi)第一套運(yùn)行控制系統(tǒng)。

2005年9月20日，我國三大航空之一的中國東方航空公司（以下簡稱“東航”）的AOC（Airlines operations Control航空公司運(yùn)行控制系統(tǒng)）在上海虹橋運(yùn)行基地正式開始投入使用。

2008年10月中國國際航空公司完成自身運(yùn)行控制系統(tǒng)的開發(fā)和建設(shè)，正式投入使用。國航認(rèn)為SOC系統(tǒng)的使用使機(jī)組、飛機(jī)、航班這三大航空公司最重要的資源得到了集中管控、調(diào)配與最佳整合，業(yè)務(wù)流程得到優(yōu)化，航班運(yùn)行計(jì)劃得到更加高效地設(shè)計(jì)與安排，為國航大運(yùn)行、大保障戰(zhàn)略目標(biāo)的全面實(shí)現(xiàn)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。 [6、7]。

2基于遺傳算法的維修生產(chǎn)任務(wù)排程

遺傳算法是解決搜索問題的一種通用方法，對于各種通用問題都可以使用。[8、9]在使用遺傳算法時，首先組成一組候選解，依據(jù)某些適應(yīng)性條件測量這些候選解的適應(yīng)度，根據(jù)適應(yīng)度保留某些候選解，放棄其他候選解，然后對保留的候選解進(jìn)行某些操作，生成新的候選解。

2.1 遺傳算法的一般算法

首先建立初始狀態(tài)：首先根據(jù)實(shí)際問題，將問題參數(shù)進(jìn)行編碼，并將編碼進(jìn)行排列為基因串，組成初始種群。

計(jì)算群體上每個個體的適應(yīng)度值：根據(jù)實(shí)際問題，創(chuàng)建適應(yīng)度函數(shù)，計(jì)算群體上每個個體的適應(yīng)度值。

運(yùn)算：按照適應(yīng)度高低對其種群內(nèi)基因進(jìn)行選擇；按照交叉概率，進(jìn)行交叉操作；按照變異概率，進(jìn)行變異操作。

群體繁衍：將經(jīng)過運(yùn)算處理過的基因串進(jìn)行繁衍，復(fù)制，將其繁衍結(jié)果進(jìn)行判定，如果滿足初始要求，則保留；如果不滿足要求，則將其繁衍結(jié)果傳送回去，重新進(jìn)行適應(yīng)度計(jì)算，對其進(jìn)行選擇、交叉、變異，直至其滿足要求，保留結(jié)果。

解碼、改善實(shí)際問題：將經(jīng)過判定保留下來的結(jié)果進(jìn)行解碼，獲得與實(shí)際問題相關(guān)的數(shù)據(jù)，帶入實(shí)際問題當(dāng)中，獲得最優(yōu)解。遺傳算法流程圖如圖1所示。

2.2遺傳算法進(jìn)行排程

設(shè)172飛機(jī)為1類共10架；PA44飛機(jī)為2類共8架；獎狀飛機(jī)為3類共6架；1中隊(duì)維修172和PA44飛機(jī)，2中隊(duì)維修172和獎狀飛機(jī)，數(shù)據(jù)輸入如圖2所示：

其中由于1、2中隊(duì)中維修人員的文化水平和工作經(jīng)驗(yàn)不同，導(dǎo)致各中隊(duì)維修能力不同，故各中隊(duì)維修172飛機(jī)相同的任務(wù)所需工時不同；[120，130]代表172第一架飛機(jī)維修相同任務(wù)1中需要120分鐘，2中隊(duì)需要130分鐘。

運(yùn)算結(jié)果如圖3所示：

圖3、4中綠色表示172飛機(jī)，每一個小的長方形表示其中某一架飛機(jī)的維修任務(wù)的全部工時，紫色為獎狀飛機(jī)，灰色為PA44飛機(jī)。由圖3可以看出： 1中隊(duì)維修編號為3、6、7、8的172飛機(jī)和PA44的全部飛機(jī)，2中隊(duì)維修剩余的172飛機(jī)和獎狀飛機(jī)。兩隊(duì)完成分配的任務(wù)的時間非常接近，而從圖4中可以看出，1中隊(duì)分配的任務(wù)比2中隊(duì)的多很多，當(dāng)2中隊(duì)完成了他們的任務(wù)時，1中隊(duì)還有3架飛機(jī)沒有進(jìn)行維修。由此可見，運(yùn)用遺傳算法進(jìn)行生產(chǎn)任務(wù)排程之后，能夠充分利用各隊(duì)的維修能力，避免造成不必要的人力浪費(fèi)提高了生產(chǎn)效率！

3 結(jié)語

通過以上對基于智能算法的維修生產(chǎn)任務(wù)排程研究的研究討論，可以得到如下結(jié)論：

（1）根據(jù)維修生產(chǎn)任務(wù)排程在航空公司中的地位，在降低維修成本的過程中，應(yīng)該堅(jiān)持以可靠性為中心的原則，從合理制定維修生產(chǎn)計(jì)劃入手，優(yōu)化維修過程細(xì)節(jié)，用強(qiáng)有效的執(zhí)行力執(zhí)行維修計(jì)劃，便可達(dá)到最大的經(jīng)濟(jì)效益。

（2）制定維修生產(chǎn)任務(wù)排程計(jì)劃的時候要采取科學(xué)合理的手段，利用智能算法的功能特點(diǎn)，制定最高效、簡潔的維修排程計(jì)劃，最大限度的降低維修成本。

（3）智能算法所制定的維修生產(chǎn)任務(wù)排程是從宏觀上面對維修任務(wù)進(jìn)行排序，在微觀工作中，還需對實(shí)際工作進(jìn)行分析，采用合理地技巧、方法對工作進(jìn)一步優(yōu)化，才可更大限度降低維修成本。

正如前言所說，中國民航事業(yè)發(fā)展迅猛，民航維修市場的競爭也日益激烈，對于各個航空公司的維修部門和獨(dú)立的維修企業(yè)而言，這既是挑戰(zhàn)也是機(jī)遇。只要我們能抓住機(jī)遇，用正確的態(tài)度去正視問題、認(rèn)清民航大環(huán)境、充分利用新技術(shù)和科學(xué)的管理方法，尋找一條適合自己的維修排程，便可在競爭激烈的民航維修市場中站穩(wěn)腳跟，并獲得巨大的經(jīng)濟(jì)效益。

參考文獻(xiàn)

[1] 2012年民航行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報.中國民用航空局，2012.

[2] 汪波.航空公司運(yùn)行控制的研究[D].西南交通大學(xué)，2005.

[3] 吳國華， 邢建民.航空公司運(yùn)行管理系統(tǒng)建設(shè)初探[J].中國民航學(xué)院學(xué)報，2003.

[4] 張軍，朱衍波.中國民航飛行運(yùn)行綜合業(yè)務(wù)系統(tǒng)[J].國際航空，2008.

[5] 陳永春，孫春林.飛機(jī)維修計(jì)劃技術(shù)[J].中國民航學(xué)院院報，2004，（81）.

[6] 楊楠.國航SOC系統(tǒng)平臺建設(shè)實(shí)錄.民航資源.

[7] 中國東方航空股份有限公司.百度.

[8] 馮紅娟.基于遺傳算法的車間作業(yè)調(diào)度問題研究[D].長春理工大學(xué)，2008.

[9] 王凌.車間調(diào)度及其遺傳算法[M]. 清華大學(xué)出版社，2003.