——第十章執行控制優化技術
作業11.有一國際長航線的航班，選擇了合適的二次放行的初始目的地機場和備降場，經過一段時間的飛行，積累了一定的資料，經過統計計算得到了有關二次放行的成本等引數（參見公式(10-1)），它們的數值如下：c1=450000元，c21=410000元，c22=534000元，r=80000元，p=0.
7，問是否應該採用二次放行技術。
解：根據公式(10-1)
並且要求
。只要滿足此不等式即可採用二次放行技術。
已知c1=450000元，c21=410000元，c22=534000元，r=80000元，p=0.7。
可見c22=534000≥c1=450000≥c21- r=330000，滿足要求，則代入(10-1)
< p所以，應該採用二次放行技術。
作業22.對例10-2，除了裝置服務引數見表10-20外，其它有關資料與例10-2相同。請應用本章第10-3節的mcda演算法，應用matlab程式設計，通過計算給出優化裝置排程方案，使延誤盡可能減小。
並思考，如果應用演算法fcfs&mrwl，應當如何分析求解？
表10-20 裝置服務參數列
解：step1：對裝卸服務，從航班到達序列中取最先到達的6個航班構成航班集合，計算mcd、wt、dt、mwt。
根據，mcd11=10.384/0.5-10.
384/0.8=7.788，由此可得這6個航班的裝置能力差=[7.
788，12.817，8.6024，10.
819，6.1214，16.48]；
=裝置mjk就緒的時間-第i個航班到達時間
=裝置mjk最早可提供服務時間+轉場時間-第i個航班到達時間
而轉場時間滿足以下函式：
x, y表示裝置mjk原來所在的停機位和即將服務的停機位。
例如=1005+0.3（11-8+8-6）-1000=6.5
由此可計算出wt矩陣，如下所示
wt=裝置mjk關於第i個到達航班的服務延誤時間矩陣定義為：
10-16)
以為例， =6.5+10.384/0.5-55=27.7
由此可計算出dt矩陣，
dt=服務專案j的裝置工作時間矩陣定義為：
， (10-17)
由此可計算出mwt矩陣
mwt=
step2：將wt中負值絕對值最大的行所對應的裝置集合列出，即第二行，表示裝置2。 在wt中將負值絕對值最大的行中正元素所對應的航班列出，並按rule2選出乙個等待分配服務裝置的航班集合，。
根據rule6，應將作業1分配給裝置2。
step3：在wt、dt和mwt中劃去已分配裝置的列，刪除已分配裝置的航班，加入下乙個航班，更新已分配裝置的位置和可用時間，在wt和dt中對已指派的裝置所對應的行進行更新。
如此不斷迭代從而得出裝置排程方案。下表給出了mcda的計算結果和按fcfs&mrwl規則指派的結果。
作業33.在例10-4中，如果在13:30 1號飛機發生故障，需要停場維修6個小時，20:
00可以投入使用，其它條件與例10-6相同。請以恢復總成本最小為目標函式，為該航空公司計算最優恢復方案。
解：此題的原航班計畫為
由此構建離散時空網路，如下：
由於此題中三架飛機的機型是相同的，因此採用時間離散近似模型。
運用arguello設計的啟發式演算法—grasp演算法求解，得出新的航班時刻如下表所示
執行航班10個，總延誤成本為13800；
取消航班2個，是航班11和14，取消航班成本為21541；
總成本為13800+21541=35341。
此飛行計畫中航班34的出發時間和到達時間很靠近機場宵禁時間，因此如果前乙個航班（航班33）在實際執行中稍微有一些問題，則航班34就有被取消的可能，因此上述新的航班計畫的可靠性還不是很高，在此給出乙個次優解。
執行航班10個，總延誤成本為14300；
取消航班2個，是航班11和14，取消航班成本為21541；
總成本為14300+21541=35841。
作業44.在例10-4中，如果1號飛機未發生故障，2號和3號飛機在14:00同時發生故障，2號飛機需要3小時維修，17:
00可以使用，3號飛機需要停場維修5個小時，19:00可以投入使用，其它條件與例10-6相同。請以恢復總成本最小為目標函式，為該航空公司計算最優恢復方案。
解：原始航班時刻表和構建出的離散時刻網路如上題所示，此題三架飛機的機型也是相同的，因此採用時間離散近似模型。
利用arguello的grasp演算法求解得出新的航班時刻表，如下表所示。
執行航班11個，總延誤成本為26600；
取消航班1個，是航班12，取消航班成本為10231；
總成本為26600+10231=36831。
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