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基于IIGA的平行跑道运行优化方法与仿真分析

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 国内研究现状第12-13页
        1.2.2 国外研究现状第13-14页
    1.3 研究内容和结构安排第14-15页
        1.3.1 主要研究内容第14页
        1.3.2 组织结构第14-15页
第二章 平行跑道进离场航班运行优化问题的描述第15-22页
    2.1 跑道构型分析第15-18页
        2.1.1 主要跑道构型介绍第15-17页
        2.1.2 平行跑道构型下的运行模式分析第17-18页
    2.2 平行跑道运行下的终端区资源状态分析第18-19页
        2.2.1 终端区空域的资源状态分析第18-19页
        2.2.2 终端区场面的资源状态分析第19页
    2.3 平行跑道运行下的优化问题描述第19-21页
        2.3.1 平行跑道运行环境的选择第19-20页
        2.3.2 平行跑道运行问题的描述第20-21页
    2.4 平行跑道运行优化问题整体方案第21页
    2.5 本章小结第21-22页
第三章 改进免疫遗传算法(IIGA)及TAAM仿真工具介绍第22-41页
    3.1 免疫遗传算法的基本原理第22-28页
        3.1.1 遗传算法的原理及其特点第22-24页
        3.1.2 免疫遗传算法的原理及其特点第24-25页
        3.1.3 改进免疫遗传算法(Improved Immune Genetic Algorithm, IIGA)第25-28页
    3.2 TAAM仿真工具简介第28-39页
        3.2.1 TAAM软件的主要组成模块第29-34页
        3.2.2 机场布局及运行规则设计第34-36页
        3.2.3 TAAM仿真的主要流程第36-39页
    3.3 本章小结第39-41页
第四章 基于IIGA的平行跑道进离场运行优化第41-54页
    4.1 平行跑道进离场优化问题的建模分析第41-45页
        4.1.1 终端区航空器的进离场程序第41-43页
        4.1.2 进离场程序模型的描述第43-44页
        4.1.3 进离场程序数学模型的建立第44-45页
    4.2 平行跑道进离场优化问题的改进免疫遗传算法第45-49页
        4.2.1 算法实现的数学表达第45-48页
        4.2.2 算法实现的流程第48页
        4.2.3 仿真参数设置第48-49页
    4.3 仿真结果及其分析第49-52页
        4.3.1 数据来源及抽象方法第49-50页
        4.3.2 算例描述第50页
        4.3.3 仿真结果分析第50-52页
    4.4 本章小结第52-54页
第五章 基于TAAM的平行跑道运行仿真第54-62页
    5.1 平行跑道运行仿真的环境设置第54-58页
        5.1.1 绘制机场布局第54-55页
        5.1.2 描述航路/航路点信息第55-56页
        5.1.3 航班信息描述第56-57页
        5.1.4 其它主要参数设置第57-58页
    5.2 仿真结果及分析第58-61页
        5.2.1 运行报告生成第59-60页
        5.2.2 运行结果分析第60-61页
    5.3 本章小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-64页
    6.1 论文工作总结第62-63页
    6.2 进一步研究工作展望第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-70页
作者简介第70页

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