| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外研究现状 | 第11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的主要工作和安排 | 第13-14页 |
| 第二章 粒子群算法的模型 | 第14-19页 |
| ·粒子群算法的基本模型 | 第14-15页 |
| ·粒子群算法的改进模型 | 第15-17页 |
| ·粒子群算法的应用研究现状 | 第17-18页 |
| ·粒子群算法的研究方向 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于新的粒子群算法的多航班多服务调度方法 | 第19-27页 |
| ·多航班多服务调度模型 | 第19-21页 |
| ·假设条件 | 第19页 |
| ·多航班多服务调度问题 | 第19-20页 |
| ·模型的建立 | 第20-21页 |
| ·NPSO 算法求解MMSP | 第21-23页 |
| ·仿真结果与分析 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第四章 基于收敛因子PSO 的航班延误恢复调度方法 | 第27-33页 |
| ·航班延误恢复调度模型 | 第27-28页 |
| ·CPSO 算法优化FDRS | 第28页 |
| ·仿真结果和分析 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第五章 基于混合粒子群算法航班延误恢复调度方法 | 第33-41页 |
| ·航班延误经济损失的构成 | 第33-36页 |
| ·航班延误的显性损失 | 第33-35页 |
| ·航班延误的隐性损失 | 第35页 |
| ·航班延误的总延误经济损失 | 第35-36页 |
| ·航班延误恢复调度模型 | 第36页 |
| ·HPSO 算法优化航班延误恢复调度 | 第36-38页 |
| ·仿真结果和分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 结论与展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-48页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 附录A | 第50-53页 |
| 附录B | 第53-55页 |
| 附录C | 第55-56页 |