国际快递经营许可证-停机位预指派问题的数学模型
（1)每一个航班必须指派且仅能指派一个停机位即式中，W表示指派周期开始时已在位航班的集合，同时也表示在位航班停靠的停机位的集合，对于航班iEM可以将W分成两个子集，一个是航班i进港时仍然在位的航班集合：W1(2)={k|D>A，kEW)，D，和A，分别是航班k的出发和航班i的到达时刻；另一个是航班i进港时已出发的子集W2。并且使用0-1型参数yw表示使用机位的信息，在指派周期开始时，当航班kEW停靠机位p时等于1，否则等于0。要记住，。是已知参数。约束条件（2-91）表示当航班i进港时，仍然被占用的停机位p不能分配给航班i，如果W为空，则约束条件(2-91）也将为空。约束条件(2-92）表示在指派周期开始时已经空闲的机位最多可指派给一个航班。
（2）停机位类型与机型的匹配约束式中，P。和L，分别表示停机位p的类型和航班i的机型，该约束表示机位类型可向下兼容，这一点与2.7.1节和2.7.2节相同。如果在航班波运作，给航班波指派的机位不受机型限制，可以略去这一约束条件。上述停机位指派问题是二次指派问题，是非线性的。为降低非线性带来的求解困难，可以将目标函数转化为线性的。为此引人新的决策变量yg=xpxm，目标函数（2-89）变为引人新变量后，目标函数（2-94)已转化为线性的，为保证新的线性整数规划与原非线性整数规划等价，应满足以下条件：此时需要增加以下等价约束条件：上述停机位指派问题可以直接用ILOG/CPLEX求解，但求解时间较长，对于稍大规模的问题（如一个航班波的航班数超过10个)，它几乎不能完成求解任务。
此时需要设计宏启发式算法，如模拟退火法、遗传算法等。下面介绍一个应用模拟退火法求解上述问题的实例。解陈欣(207）详细研究了这个问题的求解。将表2-20与表2-21的对应数据相乘然后代人目标函数（2-89）或（2-94)，即构成本问题的目标函数，W是空集目停机位无机型限制，因此不需要约束条件(2-91）和(2-93)，式(2-90）和式（2-92）是最基本的约束条件，很容易构成。为节省篇幅，这里不再给出该停机位指派问题数学模型的细节。如果采用目标函数(2-89），应用ILOG/CPLEX在一般台式计算机上求解本问题，超过10h也不能给出结果，将问题规模缩小到8个航班，应用非线性模型和线性模型，在同一台计算机上分别花费了2h和22min才解出结果，线性模型的求解速度显然快了不少。但增加一个航班，即9个航班时，线性模型的求解时间也增加到6h，其计算复杂度是指数型的，而非线性模型则计算了10h仍然没有结果。
如果采用启发式算法，如模拟退火法，在同一台计算机上求解该问题（10个航班）则只需0.3s即可给出结果，收敛速度很快。为了了解模拟退火法求解结果的精度，这里对一个航班波中有8个航班、9个航班和10个航班的三种情况应用模拟退火法进行求解，发现在前两种情况下，模拟退火法给出了与ILOG/CPLEX求解线性模型相同的结果，第三种情况下模拟退火法很快给出结果，但ILOG/CPLEX则未能给出结果。表2-22给出了三种情况下模拟退火法求解得到的停机位最佳指派结果，表中F表示第i个航班。计算中，限制8个航班和9个航班的航班波只分别使用1~8号和1~9号停机位。
进一步研究发现，即使一个航班波到达25个航班，使用模拟退火法求解航班波停机位指派问题，计算时间也只有123s，可见模拟退火法求解这类问题具有很高的效率，达到了实用化的程度。这个实例分析表明，非线性的整数规划问题，目前没有好的精确解法，采用启发式算法，是可行且适用的。
国际快递经营许可证-相关快递信息（1）
交寄国际小包、航空小包安全保证协议
遵照国家邮政总局通知，依据国家民航总局相关文件，针对国际小包及国际航空小包邮件安检验视规定进行重申，请各小包协议客户严格执行，确保所交寄邮件的安全性并严禁寄递下列物品：
⒈ 有爆炸性、易燃性、腐蚀性、毒性和放射性等危险物品，如雷管、火药、爆竹、汽油、酒精、煤油、生发水、火柴、打火机（ZIPPO）、生漆、农药、烯土粉、同位素及容器、鸦片(包括罂粟壳、花、苞、叶、吗啡、可卡因)、海洛因、强烈的酸性和碱性物品等。
⒉ 国家法律法规禁止流通或寄递的物品，各类管制刀具，如军火、武器、警具、金银等。
⒊ 妨碍公共卫生的物品，如尸骨(包括骨灰)、动物器官、肢体或骨骼、未经硝制的兽皮等。
⒋ 容易腐烂的物品，如鲜鱼、鲜肉、鲜蛋、鲜水果、鲜蔬菜等。
⒌ 反动报刊、书籍、宣传品和淫秽物品。
⒍ 各种活的动物。
⒎ 各种货币。
⒏ 包装不易确保内件安全，不适合邮递条件的怕震易损物品，如计量电度表、显象管、电视机、摄象机、录象机、灯泡、日光灯管、热水瓶等。 包装不妥，可能危害人身安全和污染或损毁其他邮件设备的物品。
9. 包装不妥，可能危害人身安全和污染或损毁其他邮件设备的物品。
10.各类干电池。
以上规定请各协议小包客户严格遵守，如有违反相关规定的行为将停止其交寄并承担相应责任及后果。
国际快递经营许可证-相关快递信息（2）
将一天的机场开放时间划分成若干区间，称为指派周期，例如，一天开放16h，划分成8个区间，则平均每周期2h。每个周期长度的确定原则是：该周期内新到港航班不在本周期内出港，出港的都是在期初已在机位的FBA空运头程。在每个周期的开始，停机位集合J分成两个子集J。和J，J是空着的机位集合，J是被占机位的集合。再设J2为在本周期中因为FBA空运头程出港而空出的机位集合，J2三1，其中J2停机位可通过查询J中FBA空运头程的出港时刻获得，本周期结束时刻与出港时刻的差不小于T的FBA空运头程停靠的机位集合即J2。
该周期需要处理的FBA空运头程集合也分成三个子集o、h和2，16是期初已停靠机位的FBA空运头程，Ii是本周期内将进港并需要分配机位的FBA空运头程。是在本周期内将出港的FBA空运头程，可通过查询I。中FBA空运头程的出港时刻获得，显然有2SIo，而且有|l2|=1J2l。另外，为了机位分配问题可行，还应满足|il≤lJoUJ2l。如果不满足该关系，可缩短指派周期，将后面到达的FBA空运头程划归到下一个周期去指派。现在要做的是只需将的FBA空运头程指派到J。或J2的机位即可。对每个指派周期完成停机位分配后，将各周期指派的结果综合起来即可获得一天的预指派计划。根据前面的讨论，现在给出某个周期的停机位预指派模型。由于不知道各航班旅客数，也不涉及登机门的更换，不采用旅客行走距离最小作为目标函数，而是采用FBA空运头程延误和停机位空闲的时间总和最小为目标函数，并采用基本约束条件，给出一个周期中停机位预指派问题的数学模型如下：式中，T。
是本周期初的时刻；K，是停机位€J。UJ2可指派给1中FBA空运头程停靠的开始时刻；x/是决策变量，当FBA空运头程i指派给停机位j时等于1，否则等于0。作为该周期的初始条件，对于€J2的停机位和iE1。的FBA空运头程，当FBA空运头程已停靠在机位j时，令=1，否则=0。因此，由式（2-80）和式（2-81）计算的K，是已知参数。另外，式（2-77)中，A是到达FBA空运头程等待进入机位的最大允许延误时间。上述模型中，目标函数（2-74)的第一项是FBA空运头程延误时间，第二项是机位空闲时间，（·）+表示当括号中的值大于零时等于括号中的值，否则等于零。约束条件(2-75)和（2-76）是指派约束，分别表示本周期内到港的FBA空运头程必须且只指派一个停机位，以及每个停机位最多可指派一个FBA空运头程，式（2-77)表示到达FBA空运头程等待进入机位的时间不得长于A，式（2-78）是安全性约束，表示只有机型不比机位类型大的航班才可以指派给该机位。式（2-79）是决策变量的取值规定，式(2-80）和式(2-81)是机位可分配的开始时刻的计算公式，J2中机位可分配的开始时刻应等于它当前在位FBA空运头程的出港时刻加上最小安全间隔T，J。的机位可分配的开始时刻就是本分配周期的开始时刻To。
可见，上述模型满足了所有基本约束。假设一个指派周期中需指派n个FBA空运头程，共有m≥n个机位可指派，那么上述停机位预指派问题共有nm个变量和2nm+m+n个约束条件。当n和m较大时，这是一个较大规模的0-1型整数规划问题，求解比较困难。可采用ILOG等优化软件求解，也可以应用蚁群算法和遗传算法求解。想了解这些算法的读者可以参考有关文献（王凌，2001）。如果机场根据FBA空运头程性质划分了专用停机坪，如分为国际FBA空运头程和国内FBA空运头程停机坪、客运和货运停机坪，则只需将FBA空运头程按性质分成各子集，针对不同的子集和它们专用停机坪的机位资源，应用本章的方法进行指派即可。
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