基于机器学习的管制员智能排班算法

作者：张勇; 岳谭谭; 金沙舟; 鄢丹青

来源：民航学报, 2020, 4(01): 17-20.

• 机器学习
• 排班方法
• 管制员
• 管制运行

随着民航事业的高速发展,管制员工作量和负荷也越来越大,为保证管制安全,需制定合理的排班制度以保证管制员有合理的休息时间。本文分析了国内外对于管制员负荷和排班的关系和研究现状,研究了人工排班的缺陷及以往排班系统的局限性,最后提出基于机器学习的管制员排班算法,并利用实例对排班方法进行对比验证,证明方法的可行性和实用性。

• 单位
  山东航空股份有限公司; 中国民用航空局第二研究所