我正在制作一个航班调度应用程序（免责声明：这是一个大学项目，所以请不要回答代码）。请在回答之前阅读这个问题，因为它有很多特点:(
首先，一些术语问题：
你有飞机和飞机，你必须配对它们。为简单起见，我们假设一旦飞机使用它之前飞机就会自由飞行。
航班被视为任务：
飞机可被视为任务（或航班，在我们的术语中）使用的资源。
航班需要特定类型的飞机。例如200航班需要B型飞机 飞机显然属于一种且仅有一种特定类型，例如，Plane Airforce One属于C型。
“项目”是航空公司在给定时间段内所有航班的集合。
所需的功能是：
寻找最短的可能性 所述项目的持续时间
最早和最新的可能 开始执行任务（飞行）
关键任务，依据 提供的数据，完整的 先前任务的标识符。
自动配对航班和 飞机，以便获得所有航班 与飞机配对。 （注意： 航班的持续时间是固定的）
获取项目的甘特图 调度，其中所有航班 显示，尽早开始 所有先前提到的数据 图形化（依赖性，时间信息， 等）
所以问题是：我如何在世界上实现这一目标？特别：
如果您还可以推荐一些算法供我们查找，那就太棒了。
答案 0 :(得分：5)
这里有一些建议。
原则上你可以有一个图表，其中每个节点都是一个航班，如果B依赖于A，那么从航班A到航班B有一条边，即在A降落之前B不能起飞。您可以使用此依赖关系图来计算项目的最短持续时间 - 当您将路径上的所有航班的持续时间加在一起时，查找具有最长持续时间的图表中的路径。这是您项目的“关键路径”。
然而，你需要与飞机配对的事实使得它更加困难，尤其是因为我猜这架飞机不允许在没有乘客的情况下飞行，即飞机必须从它最后降落的同一个城市起飞。
如果您的飞机数量过多，使用模拟退火等组合优化算法很可能很容易将它们分配到飞行中。如果计划非常紧张，即你没有多余的飞机，这可能是一个难题。
要设置航班的实际起飞时间，您可以将允许的时间表制定为线性规划问题，或者作为半确定/二次规划问题。
这里有一些参考文献：
答案 1 :(得分：1)
从绘制域模型（类图）开始，并在您的脑海中明确分离：
PlaneType，Plane，Flight，FlightBeforeFlightConstraint，... PlaneToFlightAssignment 将Project类中的所有实例包裹起来（=一个解决方案）。
然后在这样的解决方案上定义分数函数（AKA适应度函数）。例如，如果有2 PlaneToFlightAssignments与FlightBeforeFlightConstraint（=航班相关性）不合适，则降低分数。
然后，通过更改PlaneToFlightAssignment实例，只需找到具有最高分数的解决方案。您可以使用several algorithms找到最佳解决方案。如果您的数据集非常小（例如10个平面），您可以使用强力。