基于C# 語言和AHP 原理的飛行員資源優化調配及排班風險評價研究

王振宇 郭 偉 于 鍇 楊 磊 馮子騰 王 欣

（國網通用航空有限公司，北京100000）

1 概述

隨著民航局放管服政策的深入推進，通用航空業快速發展，通航飛行作業任務量呈逐年增長趨勢，任務類型多、作業環境復雜、飛行員資源緊張，造成通航飛行運行復雜度及風險指數也呈上升趨勢。通航飛行作業中，飛行員資源管理尤為重要，如何優化配置飛行員資源、均衡工作量、量化風險等級、提高飛行員排班效率及科學性，已成為亟待研究和解決的問題。

國內外專家學者對航空公司飛行員資源調配和風險評價做了大量研究[1-7]。根據對國內外專家學者研究成果總結發現，國外對飛行員資源調配和風險評價的研究起步較早，成果較為豐碩。隨著近幾年國內航空業的發展，國內專家也開始對不同運行模式的航空公司飛行員資源調配及風險評價模型進行有效設計與研究，取得較大進展。但上述研究大多基于運輸航空公司，通用航空業因起步較晚，結合其作業模式的飛行員資源調配和排班風險等級評價研究較少。

以往飛行員資源調配時，以人工調配為主，調配結果取決于管理者的工作能力及經驗，調配效率較低且調配后飛行員排班風險不能量化，存在人員調配不公平合理且風險等級較高的可能。本文基于通用航空作業模式，統籌考慮排班原則、人員資質、任務性質、飛行小時、出勤期、作業區域等因素，采用C#語言編制飛行員資源優化調配軟件，以平衡飛行員飛行小時及出勤時間，提高調配科學性、合理性及效率。基于AHP 和模糊綜合評價法，選取人員、作業區域、氣象、電網環境4 個一級指標和12 個二級指標，建立飛行員排班風險評價指標體系，實現人員排班風險值量化管理。并選取實例，驗證飛行員資源優化調配軟件及排班風險評價體系的可靠性。

2 飛行員資源優化調配

2.1 調配原則

在遵照局方《一般運行和飛行規則》（CCAR-91）和相關手冊制度有關執勤期和休息期相關規定的前提下，結合生產任務計劃需求，根據飛行員對不同機型在不同作業區域飛行能力的反饋，按照“梯次匹配”的原則，做好飛行員排班調配。調配時，需平衡當年累計飛行時間及出勤天數，在符合資質要求同等情況下，優先安排出勤天數多但飛行小時少的人員。

圖1 飛行員資源優化調配軟件界面

2.2 軟件編制

采用C#語言按照上述排班調配原則，編制飛行員資源優化調配軟件，以平衡飛行員飛行小時及出勤時間，提高調配科學性、合理性及效率，軟件界面如圖1。

3 飛行員排班風險評價體系

3.1 層次分析法（AHP）與模糊綜合評價

層次分析法（AHP），是指建立層次模型，將與決策有關的因素分解為目標層、準則層、方案層，構造判斷矩陣，用求解判斷矩陣向量的方式得出每一層次各因素對上一層某因素的優先權重，在此基礎上采用模糊綜合評價法進行定性和定量分析。

3.2 飛行員排班風險評價體系

本文通過專家問卷調查形式，結合通用航空飛行特點，選取4 個一級指標，12 個二級指標，構建出飛行員排班風險評價模型。將排班風險值設為目標層A，將4 個一級指標（人員指標、氣象條件指標、地形特征指標、電網環境指標）設為第一準則層B，將12 個二級指標設為第二準則層C，并將12 個二級指標按D1-D42 進行層級分級。

通過構造B 層指標對A 層目標的判斷矩陣、C 層指標對B層指標的判斷矩陣后，通過和積法求解判斷矩陣，得到各個指標的權重。將判斷矩陣每行分別相加并求出算術平均數，即

將向量作歸一化處理，最終得出各個指標的相對權重。

本文根據上述方法計算出A-B 矩陣的權重向量為[0.71,0.089, 0.069, 0.113]，B1-C 矩 陣 的 權 重 向 量 為（0.28，0.17，0.17，0.15，0.08，0.07，0.05，0.04，0.11）

為對判斷矩陣的一致性進行檢驗，需選取一致性指標CI 和平均隨機一致性指標RI，來確定判斷矩陣可靠性，其中一致性指標CI 是用來檢驗重要性評價結果偏差，平均隨機一致性指標RI 是防止出現評價結果不一致。當C 和R 均小于0.10 時，認為判斷矩陣的一致性可接受。本文判斷矩陣的C 和R 分別為0.029 和0.091，說明判斷矩陣通過一致性檢驗。

根據模糊綜合評價原理，選取定性指標和定量指標，確定其隸屬度，最終得到指標隸屬度矩陣。根據層次分析法所得權重及各指標隸屬度矩陣，計算出各個二級指標所對應的評價得分，并根據評價得分確定風險等級。

計算方式為：

其中Di表示第i 個指標的得分。

表1 風險等級

4 實例驗證

為進一步驗證飛行員資源優化調配軟件及排班風險評價體系的可靠性，選取29 名不同資質、技術等級、飛行小時、出勤期及狀態的飛行員，響應8 個生產任務，將基礎信息表調入至軟件中，排班結果如圖2 所示。

圖2 軟件排班結果

根據排班結果，采集16 名飛行員的人員指標B1、氣象條件指標B2、地形特征指標B3、電網環境指標B4 信息，并進行D1-D42 指標層級分級，依據排班風險評價體系，計算其單人風險值及雙人風險值，結果表明，所排人員雙人搭配風險值均在中等風險以下，表明排班結果可被接受(表2)。

5 結論

本文基于通用航空作業性質的基礎上，統籌考慮排班原則、人員資質、任務性質、飛行小時、出勤期、作業區域等因素，采用C#語言編制飛行員資源優化調配軟件，以平衡飛行員飛行小時及出勤時間，提高調配科學性、合理性及效率。基于AHP 和模糊綜合評價法，選取人員、作業區域、氣象、電網環境4 個一級指標和12 個二級指標，建立飛行員排班風險評價指標體系，實現人員排班風險值量化管理。并根據實例驗證飛行員資源優化調配軟件及排班風險評價體系的可靠性，結果表明飛行員資源優化調配軟件及排班風險等級評價具有良好可操作性。

表2 飛行員排班風險等級