| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第11-13页 |
| 1.2 研究现状及分析 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究目标及内容 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第16-17页 |
| 1.3.2 课题研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.3 论文结构 | 第18-19页 |
| 1.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 航班保障服务环节分析与建模 | 第20-27页 |
| 2.1 航班保障服务环节分析 | 第20-23页 |
| 2.1.1 保障服务环节组成部分 | 第20-22页 |
| 2.1.2 保障服务流程归纳与特性分析 | 第22-23页 |
| 2.2 航班保障服务流程模型建立 | 第23-26页 |
| 2.2.1 带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）概述 | 第23-24页 |
| 2.2.2 基于VRPTW航班保障服务流程模型 | 第24-25页 |
| 2.2.3 目标函数与约束条件 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 两阶段混合启发式算法与算例分析 | 第27-37页 |
| 3.1 约束处理方法 | 第27-28页 |
| 3.1.1 容积约束处理 | 第27页 |
| 3.1.2 时间窗约束处理 | 第27-28页 |
| 3.2 邻域构造技术 | 第28-29页 |
| 3.3 两阶段混合启发式算法设计 | 第29-31页 |
| 3.3.1 第一阶段贪婪算法流程 | 第29-30页 |
| 3.3.2 第二阶段禁忌搜索算法流程 | 第30-31页 |
| 3.4 算例分析 | 第31-36页 |
| 3.4.1 结果分析 | 第32-36页 |
| 3.4.2 准确度测试 | 第36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于贝叶斯网的航班保障服务时间动态估计 | 第37-50页 |
| 4.1 贝叶斯网概述 | 第37-38页 |
| 4.2 航班保障服务时间影响因素分析 | 第38-39页 |
| 4.3 贝叶斯网模型建立 | 第39-44页 |
| 4.3.1 参数学习 | 第40-42页 |
| 4.3.2 动态估计 | 第42-44页 |
| 4.4 实验与分析 | 第44-49页 |
| 4.4.1 实验结果与分析 | 第44-47页 |
| 4.4.2 模型评价与敏感性分析 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 结论与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 结论 | 第50-51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 论文发表及参与科研项目 | 第58页 |
| 作者简介 | 第58页 |
| 论文发表情况 | 第58页 |
| 参与项目 | 第58页 |