| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国外研究概况 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究概况 | 第11页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 航班串问题模型建立与算法设计 | 第13-26页 |
| 2.1 航空公司飞机排班分析 | 第13页 |
| 2.2 航班串数学模型的建立 | 第13-20页 |
| 2.2.1 网络流模型分析 | 第14-17页 |
| 2.2.2 整数规划模型分析 | 第17-19页 |
| 2.2.3 航班串优化模型的建立 | 第19-20页 |
| 2.3 航班任务串生成算法分析 | 第20-22页 |
| 2.3.1 航班连接网络构造算法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 航班任务串搜索算法 | 第21-22页 |
| 2.4 初始航班串的生成 | 第22-24页 |
| 2.4.1 航班串网络模型 | 第22-23页 |
| 2.4.2 基于模型编制初始航班串 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 遗传算法理论及GA工具箱参数设计 | 第26-53页 |
| 3.1 遗传算法及其理论分析 | 第26-38页 |
| 3.1.1 遗传算法基本思想 | 第26-28页 |
| 3.1.2 遗传算法的基本流程及特点 | 第28-31页 |
| 3.1.3 遗传算法的基本操作 | 第31-35页 |
| 3.1.4 遗传算法的优化思路 | 第35-37页 |
| 3.1.5 遗传算法的改进 | 第37-38页 |
| 3.2 遗传算法工具箱 | 第38-42页 |
| 3.2.1 GA工具箱原理 | 第38-40页 |
| 3.2.2 GA工具箱结构分析 | 第40-42页 |
| 3.3 基于GA工具箱的航班串优化原理与过程分析 | 第42-44页 |
| 3.3.1 初始航班串优化理论 | 第42-43页 |
| 3.3.2 初始航班串优化过程分析 | 第43-44页 |
| 3.4 基于GA工具箱的遗传算法参数对比试验与分析 | 第44-52页 |
| 3.4.1 不同变异机制的对比试验 | 第44-47页 |
| 3.4.2 不同选择机制的对比试验 | 第47-50页 |
| 3.4.3 不同交叉机制的对比试验 | 第50-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于MATLAB的航班串优化方法研究 | 第53-61页 |
| 4.1 基于GA工具箱的航班串优化流程 | 第53-54页 |
| 4.2 初始航班串的建立 | 第54-55页 |
| 4.2.1 数据准备 | 第54页 |
| 4.2.2 初始航班串的生成 | 第54-55页 |
| 4.3 基于改进遗传算法的航班串仿真实验 | 第55-60页 |
| 4.3.1 航班串模型 | 第55-56页 |
| 4.3.2 航班串问题编码 | 第56-57页 |
| 4.3.3 初始航班串优化的参数设计 | 第57-58页 |
| 4.3.4 仿真实验与结果分析 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 结论与展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 作者简介 | 第66页 |