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基于改进SWO算法的机场停机位分配优化问题的研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-11页
   ·研究意义及背景第7-9页
   ·本文研究内容、创新点与章节安排第9-11页
     ·研究内容及创新点第9页
     ·章节安排第9-11页
第二章 停机位分配问题研究现状综述第11-17页
   ·国外研究现状第12-14页
     ·计算机仿真策略研究第12-13页
     ·优化技术策略研究第13页
     ·人工智能策略研究第13-14页
   ·国内研究现状第14-15页
   ·停机位分配研究存在的问题第15-16页
   ·本章小结第16-17页
第三章 停机位分配的模型建立第17-23页
   ·机场停机位分配问题第17-18页
     ·普通机场的结构和布局第17页
     ·航班简介第17页
     ·停机位的简介第17-18页
   ·停机位分配问题的约束条件和目标函数第18-19页
     ·停机位分配问题的基本约束条件第18-19页
     ·停机位分配问题的优化目标第19页
   ·停机位分配问题的数学模型第19-22页
     ·一般假设前提第19-20页
     ·停机位分配的模型第20-22页
   ·本章小结第22-23页
第四章 停机位分配问题的算法实现第23-32页
   ·算法简介第23-25页
     ·算法构成第23-24页
     ·算法分析第24-25页
   ·停机位分配的算法设计与实现第25-28页
     ·责罚值第25-27页
     ·分析器第27页
     ·排序器第27页
     ·构造器第27-28页
   ·停机位分配的算法伪码第28-29页
   ·实际停机位分配实验数据集上的算法实现与结果第29-32页
第五章 停机位分配问题的改进算法实现第32-42页
   ·禁忌算法简介第32-36页
     ·禁忌搜索原理第32-33页
     ·算法描述第33-34页
     ·禁忌搜索算法的构成要素第34-36页
   ·基于禁忌算法的改进算法实现第36-40页
     ·改进算法的伪码和流程图第36-38页
     ·实际停机位分配实验数据集上的结果第38-39页
     ·改进算法与传统算法的结果比较第39-40页
   ·改进算法与传统算法的结果分析第40-42页
第六章 改进算法与遗传算法的比较第42-49页
   ·遗传算法简介第42-43页
   ·基于遗传算法的停机位分配问题求解第43-47页
     ·染色体编码第43页
     ·适应度评价第43-44页
     ·遗传运算算子第44-46页
     ·遗传算法流程图第46-47页
   ·改进算法与遗传算法的比较实验结果及分析第47-49页
第七章 总结与展望第49-51页
   ·全文总结第49页
   ·工作展望第49-51页
参考文献第51-55页
发表论文和参加科研情况说明第55-56页
致谢第56页

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