| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及其意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 停机位分配模型的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 求解停机位分配模型的方法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 枢纽停机位分配涉及的相关知识 | 第15-19页 |
| 2.1 枢纽机场停机位描述 | 第15-16页 |
| 2.2 航班描述 | 第16-17页 |
| 2.3 停机位分配工作流程 | 第17页 |
| 2.4 停机位分配影响因素 | 第17-18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 枢纽机场停机位分配的建模 | 第19-25页 |
| 3.1 停机位分配问题建模 | 第19页 |
| 3.2 单目标停机位分配建模 | 第19-22页 |
| 3.2.1 假设条件 | 第19-20页 |
| 3.2.2 约束条件 | 第20页 |
| 3.2.3 数据定义 | 第20-21页 |
| 3.2.4 基于旅客步行距离最短的停机位分配建模 | 第21页 |
| 3.2.5 基于停机位空闲时间最均衡停机位分配建模及描述 | 第21页 |
| 3.2.6 基于航班占有率最大的停机位分配建模及描述 | 第21-22页 |
| 3.3 多目标停机位分配建模 | 第22-24页 |
| 3.3.1 多目标优化问题描述 | 第22-23页 |
| 3.3.2 多目标优化模型的建立 | 第23-24页 |
| 3.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 蚁群优化算法及其改进 | 第25-38页 |
| 4.0 蚁群算法 | 第25页 |
| 4.1 蚁群算法的基本原理 | 第25-26页 |
| 4.2 基本蚁群算法实现过程 | 第26-28页 |
| 4.3 基于蚁群算法的改进 | 第28-29页 |
| 4.3.1 信息素的改进 | 第28-29页 |
| 4.3.2 选择概率的改进 | 第29页 |
| 4.3.3 挥发系数的改进 | 第29页 |
| 4.4 PTVACO算法的实现与验证 | 第29-37页 |
| 4.4.1 PTVACO算法的实现 | 第29-30页 |
| 4.4.2 PTVACO算法的验证 | 第30-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 基于PTVACO算法的机场停机位分配方法 | 第38-45页 |
| 5.1 基于PTVACO算法的机场停机位分配方法 | 第38-39页 |
| 5.2 算例分析 | 第39-44页 |
| 5.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第六章 枢纽机场停机位分配系统设计与实现 | 第45-61页 |
| 6.1 枢纽机场停机位分配系统设计 | 第45-53页 |
| 6.1.1 系统设计目与思路 | 第45页 |
| 6.1.2 系统体系结构与功能模块设计 | 第45-47页 |
| 6.1.3 概念结构设计 | 第47-50页 |
| 6.1.4 数据库设计 | 第50-52页 |
| 6.1.5 系统运行环境 | 第52-53页 |
| 6.1.6 关键技术 | 第53页 |
| 6.2 枢纽机场停机位分配系统实现 | 第53-58页 |
| 6.2.1 数据库连接实现 | 第53页 |
| 6.2.2 系统登录界面实现 | 第53-55页 |
| 6.2.3 用户系统功能界面实现 | 第55-57页 |
| 6.2.4 管理员系统功能界面实现 | 第57-58页 |
| 6.3 系统维护 | 第58页 |
| 6.4 系统特点 | 第58-59页 |
| 6.5 系统测试 | 第59-60页 |
| 6.5.1 部分功能测试用例 | 第59-60页 |
| 6.5.2 测试结果分析 | 第60页 |
| 6.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |