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机场停机位分配优化问题的研究

中文摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第一章 绪论第8-12页
    1.1 研究意义及背景第8-9页
    1.2 本论文研究内容和方法第9-10页
    1.3 论文写作框架第10-12页
第二章 停机位分配问题研究现状综述第12-17页
    2.1 国外研究现状第12-14页
    2.2 国内研究现状第14-16页
    2.3 国内外研究存在的不足第16页
    2.4 本章小结第16-17页
第三章 停机位分配问题的模型构建第17-23页
    3.1 停机位分配问题第17页
    3.2 停机位分配问题的约束条件和优化目标第17-18页
        3.2.1 停机位分配问题的约束条件第17页
        3.2.2 停机位分配问题的优化目标第17-18页
    3.3 停机位分配问题的模型构建第18-22页
        3.3.1 停机位分配问题的约束条件第18页
        3.3.2 停机位分配的图着色模型第18-20页
        3.3.3 停机位分配的SWO模型第20-21页
        3.3.4 停机位分配的遗传算法模型第21-22页
    3.4 本章小结第22-23页
第四章 基于权重的停机位分配图着色算法第23-29页
    4.1 传统图着色算法简介第23页
    4.2 基于权重的停机位分配图着色算法设计第23-26页
        4.2.1 航班时间冲突判定算法设计第23-24页
        4.2.2 航班分配难度系数排序算法设计第24-26页
        4.2.3 航班分配着色算法设计第26页
    4.3 实验及结果分析第26-28页
        4.3.1 实验数据的生成第26页
        4.3.2 实验结果第26-28页
    4.4 本章小结第28-29页
第五章 停机位分配的SWO算法第29-42页
    5.1 SWO算法简介第29-30页
    5.2 停机位分配的SWO算法设计与实现第30-34页
        5.2.1 启发式参数(heuristic)第30页
        5.2.2 启发式修改参数(heuristic modifier)第30-32页
        5.2.3 构造器(Constructor)第32页
        5.2.4 分析器(Analyzer)第32页
        5.2.5 排序器(Prioritizer)第32-33页
        5.2.6 航班顺序混洗第33页
        5.2.7 停机位分配问题算法伪码第33-34页
    5.3 实际数据集上的实验第34-38页
        5.3.1 数据集描述第34-36页
        5.3.2 实验结果第36-38页
    5.4 随机数据集上的实验第38-40页
        5.4.1 实验数据的生成第38页
        5.4.2 实验结果第38-40页
    5.5 实验结果分析第40-41页
    5.6 本章小结第41-42页
第六章 改进的停机位分配遗传算法第42-54页
    6.1 遗传算法简介第42-43页
    6.2 停机位分配的遗传算法设计第43-48页
        6.2.1 编码第43页
        6.2.2 适应度函数第43-44页
        6.2.3 生成初始种群第44-45页
        6.2.4 遗传操作第45-47页
        6.2.5 参数和终止条件第47-48页
    6.3 对遗传算法的改进第48页
    6.4 遗传算法流程图第48-51页
    6.5 实验及结果分析第51-53页
    6.6 本章小结第53-54页
第七章 总结与展望第54-56页
    7.1 全文总结第54页
    7.2 工作展望第54-56页
插图索引第56-57页
表格索引第57-58页
参考文献第58-62页
发表论文和科研情况说明第62-63页
致谢第63页

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