机场机位分配建模及其遗传算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外的研究综述 | 第9-13页 |
| ·机位分配问题的研究现状 | 第9-11页 |
| ·遗传算法的应用研究 | 第11-12页 |
| ·国内外研究中存在的不足 | 第12-13页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-16页 |
| ·本文的技术路线 | 第13-14页 |
| ·论文写作结构 | 第14-16页 |
| 2 遗传算法理论 | 第16-29页 |
| ·遗传算法的产生 | 第16页 |
| ·遗传算法(GA)的含义及主要内容 | 第16-19页 |
| ·GA的编码理论与方法 | 第16-17页 |
| ·GA的适应度评价方法 | 第17-18页 |
| ·GA的基本遗传操作算子 | 第18-19页 |
| ·遗传算法与传统搜索算法的对比 | 第19-21页 |
| ·遗传算法的优势分析 | 第21-22页 |
| ·标准遗传算法(SGA)的理论 | 第22-24页 |
| ·SGA基本要素 | 第22-23页 |
| ·SGA实现过程 | 第23-24页 |
| ·SGA存在的不足 | 第24页 |
| ·SGA的改进技术 | 第24-28页 |
| ·适应度尺度变换法 | 第24-25页 |
| ·自适应遗传算法 | 第25-27页 |
| ·最优个体保留法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 机位分配问题的建模 | 第29-41页 |
| ·机位分配业务的描述 | 第29页 |
| ·机位分配中的术语理解 | 第29-31页 |
| ·普通机场的结构和布局 | 第29-30页 |
| ·航班的定义和属性分析 | 第30-31页 |
| ·停机位的定义和属性分析 | 第31页 |
| ·机位分配规则的分类 | 第31-33页 |
| ·机位分配建模的目标分析 | 第33页 |
| ·机位分配模型的建立 | 第33-37页 |
| ·模型的假设条件 | 第33-35页 |
| ·模型数据的定义 | 第35页 |
| ·机位分配模型的目标函数 | 第35-37页 |
| ·机位分配模型包含的约束条件 | 第37页 |
| ·多目标机位分配模型 | 第37-38页 |
| ·多目标优化模型的求解方法 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 机位分配模型的遗传算法设计 | 第41-48页 |
| ·机位分配的编码设计 | 第41-42页 |
| ·适应度函数设计 | 第42-43页 |
| ·改进的选择算子设计 | 第43-45页 |
| ·改进的交叉算子设计 | 第45-46页 |
| ·交叉概率的自适应设计 | 第45页 |
| ·个体交叉方法的设定 | 第45-46页 |
| ·改进的变异算子设计 | 第46-47页 |
| ·变异概率的自适应设计 | 第46页 |
| ·个体变异方法的设定 | 第46-47页 |
| ·机位分配模型约束的处理方法 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 遗传算法的主要实现流程及程序设计 | 第48-59页 |
| ·机位分配模型的数据结构及遗传参数设置 | 第48-49页 |
| ·遗传算法实现的总体结构 | 第49-50页 |
| ·遗传算法初始种群的产生 | 第50页 |
| ·个体适应度值的计算过程 | 第50-52页 |
| ·选择算子的流程及程序设计 | 第52-54页 |
| ·交叉算子的流程及程序设计 | 第54-56页 |
| ·变异算子的流程及程序设计 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 6 机位分配问题的算例及结果分析 | 第59-67页 |
| ·配对航班算例数据描述 | 第59-60页 |
| ·遗传算法的性能分析 | 第60-62页 |
| ·机位分配结果及分析 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 7 总结与展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
