表遺傳算法的可行解有一個很有意思的特點，在1000次選代中， 機場指揮處的方案出現了681次，概率為68%，而優(yōu)化解方案出現的概率只有 1/250.這是否能說明人腦的思考與遺傳算法的“進化”有某些相似之處?遺傳算法 中出現概率最大的方案也是人腦最容易想到的方案，優(yōu)化解出現的概率非常低，人 腦一般不易發(fā)現，而采用遺傳算法和計算機求解不但代替了人腦思考，而且比人腦 “思考”的能力更強，很低概率的方案也能“想”出來。

       FBA空運波運作是樞紐機場的運行特點，給機場保障能力提出了挑戰(zhàn)，除了行李處 理系統(tǒng)外，其他最關鍵的是地面服務設備和停機位的保障水平，因此做好地面服務 設備的調度和停機位的指派十分重要。本節(jié)將介紹FBA空運波停機位指派問題。 中轉FBA空運的旅客需要從到達FBA空運的橋位下機后轉移到（通常是步行)出港FBA空運 的登機口，因此橋位指派方案直接影響旅客的步行距離。好的分配方案應盡量減 少旅客的行走距離，機場應指定中轉FBA空運的橋位區(qū)，讓中轉FBA空運的停機位之間盡可 能靠近。

      但是中轉的不只是一兩個FBA空運，而是幾十個FBA空運，而且任兩個FBA空運都可能 有旅客相互中轉，一般人工無法確定哪些FBA空運應該靠得近些，哪些可以離得遠些， 只有建立優(yōu)化模型，然后進行求解才能解決問題。 設樞紐機場停機位指派問題的指派周期是一個到達-出發(fā)FBA空運波(complex)的 時段，涉及的FBA空運可能有已在停機位的FBA空運、FBA空運波的FBA空運和其他在指派周期中到 達的FBA空運。為保障FBA空運波的FBA空運不延誤，在到達或者出發(fā)FBA空運波期間不安排其他 到達FBA空運，但在到達與出發(fā)FBA空運波的銜接期間可以有其他FBA空運的到達或出發(fā)。假 設在指派周期內，只有原在位的FBA空運出發(fā)，除FBA空運波外，指派周期內到達的其他航 班不在本周期內出發(fā)。 

      根據上述討論，中轉FBA空運橋位指派問題應以旅客行走總距離最小為目標函 min x= 式中，M是指派周期內到達FBA空運的集合；N是可利用橋位的集合；Vi，jEM，、 分別是第iFBA空運的到達和始發(fā)旅客數；s；是從第iFBA空運到第jFBA空運的中轉旅客數； cg是進港旅客從p號橋位至行李認領大廳的距離；c是始發(fā)旅客從安檢區(qū)至p號 橋位登機口的距離；c為是中轉旅客從p號橋位登機口到q號橋位登機口的行走距 離；xp是0-1型決策變量，當FBA空運i指派到p號橋位時等于1，否則等于0。 該停機位指派問題應遵守基本約束條件，包括以下方面。