| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 机位分配问题研究综述 | 第12-16页 |
| 1.3.1 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.2 国内外研究现状小结 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的研究内容及结构 | 第16-19页 |
| 2 基于机场实际业务规则的机位分配模型构建 | 第19-29页 |
| 2.1 机位分配相关概念及理论 | 第19-23页 |
| 2.1.1 机位分配业务描述 | 第19-21页 |
| 2.1.2 相关业务名词的解释 | 第21页 |
| 2.1.3 机位分配规则的分类 | 第21-22页 |
| 2.1.4 机位分配优化目标分析 | 第22-23页 |
| 2.2 基于机场实际业务规则的停机位分配模型构建 | 第23-28页 |
| 2.2.1 大型枢纽机场机位分配问题的难点 | 第23页 |
| 2.2.2 假设条件 | 第23-24页 |
| 2.2.3 数据定义 | 第24-26页 |
| 2.2.4 模型的约束条件及目标函数 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于冲突概率的机位分配鲁棒性设计 | 第29-45页 |
| 3.1 机位分配的鲁棒性综述 | 第29-31页 |
| 3.1.1 鲁棒性定义 | 第29-30页 |
| 3.1.2 提升机位分配鲁棒性的一般方法 | 第30-31页 |
| 3.2 问题描述 | 第31-32页 |
| 3.3 基于航班延误的机位冲突概率计算方法 | 第32-41页 |
| 3.3.1 航班延误对机位分配造成影响分析 | 第32-33页 |
| 3.3.2 航班延误时长的分布函数与参数估计 | 第33-38页 |
| 3.3.3 同机位航班冲突概率计算方法 | 第38-41页 |
| 3.4 基于冲突概率的停机位分配鲁棒性设计 | 第41-44页 |
| 3.4.1 基于冲突概率的停机位分配鲁棒性设计 | 第41-42页 |
| 3.4.2 数据定义 | 第42-43页 |
| 3.4.3 模型建立 | 第43-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 模型求解 | 第45-61页 |
| 4.1 遗传算法 | 第45-47页 |
| 4.1.1 遗传算法简介 | 第45页 |
| 4.1.2 遗传算法基本操作及流程 | 第45-47页 |
| 4.1.3 遗传算法特点及应用 | 第47页 |
| 4.2 免疫遗传算法 | 第47-50页 |
| 4.2.1 免疫遗传算法简介 | 第47-48页 |
| 4.2.2 免疫遗传算法流程 | 第48-49页 |
| 4.2.3 免疫遗传算法特点 | 第49-50页 |
| 4.3 改进免疫遗传算法求解机位分配问题 | 第50-60页 |
| 4.3.1 算法设计 | 第50-59页 |
| 4.3.2 算法基本流程 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 5 实例及结果分析 | 第61-71页 |
| 5.1 昆明长水机场机位分配案例概述 | 第61-64页 |
| 5.1.1 昆明长水机场停机位布局 | 第61-62页 |
| 5.1.2 算例数据概述 | 第62-64页 |
| 5.2 基于机场实际业务规则的机位分配模型求解算例 | 第64-66页 |
| 5.3 基于冲突概率的机位分配鲁棒性模型求解算例 | 第66-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 6 结论与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 主要工作和研究结论 | 第71-72页 |
| 6.2 论文创新点 | 第72页 |
| 6.3 研究展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第77-81页 |
| 学位论文数据集 | 第81页 |