摘要：针对'登机口分配问题'提出了一种改进粒子群算法的优化思路。首先对初始数据进行预处理,采用'教室排位'的方式对初始数据进行分类,得到更好的初始化种群,用来减少算法的时间复杂度;其次在算法迭代过程中,为防止种群陷入局部最优解,设置判定条件,让部分粒子重新初始化;最后结合中国东方航空公司和上海浦东国际机场2018年1月份的实际航班数据以及登机口数量,将改进粒子群的算法框架应用到登机口分配问题中。仿真结果表明,提出的方法能够很好的解决'登机口分配问题',而且比传统的优化算法性能更优。

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