# 基于机器学习和时空网络图的航班分配优化模型

**Repository Path**: lehha/flight-assignment

## Basic Information

- **Project Name**: 基于机器学习和时空网络图的航班分配优化模型
- **Description**: 这是工业工程课程设计大赛的项目代码，整个问题数据量较大，问题分析较为复杂，我们使用了随机森林进行了回归计算，使用gurobi进行优化建模和求解
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: GPL-3.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 2
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-07-18
- **Last Updated**: 2025-03-06

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 基于机器学习和时空网络图的航班分配优化模型

#### 介绍
本项目面向航空公司并购扩展后业务重组最优化需求，给出了以下解决方案：

1. 基于随机森林和概率统计方法分析公司过去产品的主要影响因素，并基于时间序列给出短期内产品销售数量的预测，用以帮助机型分配模型的构建。

2. 基于时空网络图构建大型混合优化模型(十万级数量的变量和约束)，该模型考虑了航班飞行，维护等各方面的时间约束和空间约束，以最大化用户需求和最大化销售总量为目标分别进行问题的求解，最终给出若干种满足需求的分配组合，并分析其优劣！

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详细内容可参考比赛论文( **航班机型分配论文 (终2).docx** )