1.基于改进型差分算法的解决飞机着陆问题的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：给定飞机着陆问题的约束条件和最大迭代次数Gmax，建立飞机着陆模型和适应度函数；

步骤2：根据飞机着陆模型生成初代种群，种群规模为NP，其中，每个种群个体代表一种飞机着陆方案；

步骤3：根据适应度函数，计算每个种群个体的适应度值；

步骤4：对每个种群个体的目标解 进行变异操作，生成突变解 以下迭代公式针对目标解中的一维进行变异，即

其中，目标解 表示所有飞机的着陆方案的集合； n代表的是飞机着陆问题中飞机的总数，j表示当前飞机的编号数， 表示第i套着陆方案中第j架飞机的着陆方案安排；F＝rand(0.1,1.5)，F表示变异操作中的变异因子； 和 分别是随机从当前种群中选取的解，且步骤5：对目标解 和突变解 进行交叉操作，生成新一代种群步骤6：计算新一代种群 的适应度值，并与 的适应度值比较，进行选择生成新目标解步骤7：判断是否达到最大迭代次数Gmax，若是，则输出 否则，转到步骤3。

2.根据权利要求1所述的基于改进型差分算法的解决飞机着陆问题的方法，其特征在于，步骤1中，飞机着陆问题的约束条件为：

其中，xi为第i号飞机的着陆时间，xj为第j号飞机的着陆时间，i＝1,2,...,n，j＝1,

2,...,n，i≠j，n为飞机数量，Ei为第i号飞机规定的最早着陆时间，Li为第i号飞机规定的最晚着陆时间，sij为着陆在同一跑道上的第i号飞机和第j号飞机的规定着陆间隔时间。

3.根据权利要求1所述的基于改进型差分算法的解决飞机着陆问题的方法，其特征在于，步骤1中，适应度函数为：

其中，f为适应度函数，Ti表示第i号飞机的目标到达时间，C1i表示第i号飞机相对目标到达时间晚到而产生的每单位时间内的经济惩罚，C2i表示第i号飞机相对目标到达时间早到而产生的每单位时间内的经济惩罚，i＝1,2,...,n，n为飞机数量。

4.根据权利要求1所述的基于改进型差分算法的解决飞机着陆问题的方法，其特征在于，步骤2中，飞机着陆方案包括每架飞机的着陆跑道和着陆时间。

5.根据权利要求1所述的基于改进型差分算法的解决飞机着陆问题的方法，其特征在于，步骤5中，新一代种群 为：

其中， CR∈[0,1]为交叉比率，Rand(j)∈[0,1]表示对应于第j号的飞机随机选取一个数，Rnd(i)∈{1,2,...,n}表示随机选取的飞机编号数。

6.根据权利要求1所述的基于改进型差分算法的解决飞机着陆问题的方法，其特征在于，步骤6中，新目标解 为：

其中， f(·)为适应度函数。