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　　将１ ０００次实验的明细结果记录于表１中，蚂蚁遍历完４０个城市（航班）的路径平均值的最好解为１２５．３，发生在α ＝ ２， β ＝ ９中；最小使用飞机数的平均值ＭｉｎＡＮ的最好解为９．６，分别发生在α ＝ ３，β ＝ ８中。对比１０组路径平均值的最小值和最大值曲线，可以确定α∈［４，５］且β∈［７，１０］时，路径平均值最短，平均飞机使用数最少，ＦＡＴ＿ＡＡ算法的综合求解性能很好。
　　因此我们选取参数α ＝ ５，β ＝ １０，ρ ＝ ０．9５，Ｑ ＝ １００， Ｎｃｍａｘ ＝ ５０，在可接受的计算时间内，将４０个航班分配给９架飞机执行，并能求得各单机的巡航路线，这个实验结果是令人满意的，证明了ＦＡＴ＿ＡＡ算法对于求解机队指派任务确实高效可行。
　　采用计算机辅助机队指派已成为我国民航运输业发展的必然趋势，因此研究求解机队指派问题的算法有着非常现实的应用背景。将ＦＡＴ＿ＡＡ算法用于机队指派问题，不但可以给出合理的单机巡航路线，而且尽可能地减少了飞机使用架数，在较短的时间内求出了满意解。实验表明，产生的指派方案确实符合实际管理的需要，对于降低管理人员的劳动强度，节省作业时间具有较高的实用价值，为航空公司进行机队指派作业提供了一个良好的理论依据。
　　
　　主要参考文献
　　
　　［１］ 于海波．飞机排班算法的研究与实现［Ｄ］． 南京：南京航空航天大学，２００７．
　　［２］ 孙宏，杜文． 航空公司飞机排班问题的排序模型及算法［Ｊ］． 系统工程理论方法应用，２００２，１１（３）：２４４－２４７．
　　［３］ 田文馨． 基于剩余装载能力的蚁群算法在逆向物流ＶＲＰＳＤＰ问题中的应用研究［Ｄ］． 上海：上海财经大学，２００６．
　　［４］ 段海滨． 蚁群算法原理及其应用［Ｍ］． 北京：科学出版社，２００５．
　　［５］ 孙宏，杜文． 飞机排班数学规划模型［Ｊ］． 交通运输工程学报，２００４，４（３）：１１７－１２０．
　　［６］ 郑芸，王锦彪，王元崑． 蚂蚁算法在民航飞机排班问题中的应用［Ｊ］． 计算机工程，２００５，３１（ｚ１）：７－９．
 

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