- 文献综述（或调研报告）：
马正平[1]针对日益严重的航班延误，给出了一种机场航班延误优化模型。模型将机场的到达和出发视为密切相关的两个过程，考虑了具有连续航程的航班（到达和出发均由同一架飞机在当天顺序执行）及其到达和出发过程之间的相互影响。模型还充分考虑了机场容量、需求以及天气等因素的动态性，实现流量分配的协同决策并利用遗传算法对模型进行了验证。
赵秀丽[2]对不正常航班计划恢复问题进行了系统的阐述，研究了飞机路线恢复问题、机组恢复问题和一体化航班计划恢复问题的数学模型及求解算法。在飞机路线恢复问题中，给出了取消航班问题Floyd-Wallshall算法和飞机路线恢复模型及逐延误指派算法，对飞机路线恢复模型给除了不同的目标函数进行求解。针对机组恢复问题，给出了改进的机组恢复问题数学模型及基于遗传算法的求解过程。针对一体化恢复问题，给出了基于Benderrsquo;分解方法的数学模型。
孙成豪[3]等人基于多层编码遗传算法建立了相应的随机规划模型，以减少延误时间为目标，通过确定模型中延误因子的取值范围，得到了可行的优化方案。
乐美龙[4]等人建立了单机型和多机型的的时空网络模型，采用Gurobi优化软件进行求解，并对时空网络的动态变化进行了阐述与复杂度分析，得到了较好的计算结果。
Abdelghany[5]等人介绍了一种决策支持算法，用于航空公司在非正常运营期间的航班应急恢复。该算法采用不确定性范围建模框架，框架集成了调度模拟模型和资源分配优化模型。预测模型根据预期中断的严重程度来预测系统中的航班列表。优化模型检查可能的资源交换和航班重新分配，以生成有效的航班恢复时间表，来最大限度地减少航班延误和取消。
Filar[6]等人回顾了如何处理机场的突发事件，包括跑道修复带来的影响等，并研究了从航空公司计划扰动中恢复的文件。总结了其中涉及航班时刻表，飞机和机组人员调整的规律，并详细介绍了地面控制中使用到的数字编程技术。最后提出了关于奇异摄动理论如何在恶劣天气下民用航空业航班恢复问题中发挥作用的建议。
Lettovsky[7]在博士论文中为应急情况下机场的一体化恢复问题构建了数学模型，从航空公司收益最大化为目标函数，建立了不正常航班计划恢复问题的数学派模型，使不正常航班计划恢复问题的研究从分阶段步入了一体化领域。
参考文献：
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