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资源有限下的机场近停机位综合调度问题及其算法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-10页
第1章 引言第10-16页
   ·论文研究的背景第10-12页
   ·论文研究的意义第12页
   ·研究思路与论文构成第12-16页
     ·研究内容及思路第12-14页
     ·论文组成第14-16页
第2章 机场内部作业流程分析第16-32页
   ·机场内部作业流程第16-21页
     ·机场简介第16-19页
     ·机场系统调度的核心问题第19-21页
   ·国内外研究现状第21-28页
     ·旅客步行距离第23-24页
     ·停机位均衡使用第24页
     ·需分配机位数第24-25页
     ·成本问题第25页
     ·旅客机场花费时间第25-26页
     ·重新调度第26-27页
     ·综合调度第27-28页
   ·停机位调度问题的约束第28-30页
   ·研究文献不足第30-31页
   ·本章小节第31-32页
第3章 两种典型优化目标下的停机位调度作业评价第32-58页
   ·本章引论第32页
   ·两种典型停机位调度优化作业评价第32-57页
     ·旅客步行距离问题第32-47页
       ·研究模型第32-33页
       ·算法第33-38页
       ·算法流程图第38-39页
       ·算例第39-40页
       ·算例求解结果第40-47页
     ·停机位均衡利用问题第47-57页
       ·研究模型第48-51页
       ·算法第51-52页
       ·初始种群生成算法第52页
       ·算例第52页
       ·算例求解结果第52-57页
   ·本章小节第57-58页
第4章 资源有限下的近停机位综合调度模型第58-66页
   ·本章引论第58页
   ·资源有限下的近机位调度作业优化模型第58-62页
     ·参数说明第59-60页
     ·目标函数第60页
     ·约束条件第60-61页
     ·模型特点第61-62页
   ·多目标模型的优化第62-64页
     ·多目标优化问题第62-63页
     ·多目标优化问题非劣解的求解方法第63-64页
   ·停机位调度问题的复杂性第64-65页
     ·算法复杂性第64页
     ·NP 问题第64-65页
   ·本章小节第65-66页
第5章 多目标遗传算法求解近停机位综合调度优化模型第66-85页
   ·本章引论第66-76页
     ·遗传算法的发展过程第66-67页
     ·遗传算法的基本框架第67-69页
       ·染色体编码第67页
       ·适应度函数第67-68页
       ·选择第68页
       ·交叉第68-69页
       ·变异第69页
     ·遗传算法的特征第69-70页
     ·多目标优化的解第70-71页
     ·多目标优化的偏好结构第71-72页
     ·多目标优化的求解方法第72-73页
     ·遗传多目标优化问题第73-76页
       ·遗传算法多目标优化的特点第73-74页
       ·遗传算法多目标优化的Pareto 解第74页
       ·遗传算法多目标优化的方法第74-76页
   ·本研究开发的多目标遗传算法第76-84页
     ·本算法基本思想第77页
     ·流程图第77-79页
     ·染色体编码第79页
     ·初始种群第79-80页
     ·非支配个体分级第80页
     ·小生境技术第80-81页
     ·拥挤密度第81页
     ·精英保留策略第81页
     ·交叉第81-83页
     ·变异第83页
     ·交叉率和变异率第83-84页
     ·遗传代数第84页
   ·本章小节第84-85页
第6章 算例第85-95页
   ·小规模算例第87-90页
     ·参数设计第87-89页
     ·小规模求解结果第89-90页
   ·中规模算例第90-92页
     ·参数设计第90-91页
     ·中等规模条件下算例求解结果第91-92页
   ·大规模算例第92-94页
     ·参数设计第92-93页
     ·大规模条件下算例求解结果第93-94页
   ·本章小节第94-95页
第7章 总结和展望第95-98页
参考文献第98-99页
致谢第99-100页
个人简历第100页

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