货运飞机起飞时间排程优化及仿真
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究的目的和意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线 | 第18-20页 |
| 1.3.1 论文的内容 | 第18页 |
| 1.3.2 论文的主要研究方法 | 第18-19页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第19-20页 |
| 2 货运飞机机场地面系统分析 | 第20-26页 |
| 2.1 货运飞机进离港过程分析 | 第20-22页 |
| 2.1.1 航空管制 | 第20页 |
| 2.1.2 货运飞机进离港流程 | 第20-22页 |
| 2.2 起降时隙分配方法研究 | 第22-24页 |
| 2.2.1 飞机着陆调度优化模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 离港航班队列排序及时隙分配 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 3 多跑道飞机排程优化模型 | 第26-46页 |
| 3.1 航班数据获取及参数确定 | 第26-28页 |
| 3.1.1 关键因素分析 | 第26-27页 |
| 3.1.2 数据获取与参数确定 | 第27-28页 |
| 3.2 跑道指派规则建立 | 第28-36页 |
| 3.2.1 事件调度法 | 第28-30页 |
| 3.2.2 跑道指派规则建立 | 第30-36页 |
| 3.3 多跑道的飞机排程优化建模 | 第36-39页 |
| 3.3.1 模型假设条件 | 第36-37页 |
| 3.3.2 问题描述 | 第37页 |
| 3.3.3 多跑道的飞机排程优化模型的建立 | 第37-39页 |
| 3.4 多跑道排程优化模型遗传算法设计 | 第39-43页 |
| 3.4.1 遗传算法遗传算法相关概念 | 第39-41页 |
| 3.4.2 适应度函数的设计 | 第41-42页 |
| 3.4.3 多跑道排程模型遗传算法步骤 | 第42-43页 |
| 3.5 实例验证 | 第43-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 基于智能体的进离港调度仿真模型 | 第46-67页 |
| 4.1 ANYLOGIC软件介绍 | 第46-48页 |
| 4.1.1 Anylogic概述 | 第46-47页 |
| 4.1.2 Anylogic仿真模型的组成 | 第47页 |
| 4.1.3 Anylogic仿真模型的步骤 | 第47-48页 |
| 4.2 数据的获取 | 第48-49页 |
| 4.3 基于智能体的进离港调度仿真模型 | 第49-61页 |
| 4.3.1 主智能体仿真模型 | 第49-51页 |
| 4.3.2 飞机调度智能体仿真模型 | 第51-54页 |
| 4.3.3 飞机智能体仿真模型 | 第54-59页 |
| 4.3.4 跑道智能体仿真模型 | 第59-61页 |
| 4.4 S企业仿真模型验证及结果分析 | 第61-66页 |
| 4.4.1 S企业仿真数据的获取 | 第61-64页 |
| 4.4.2 仿真结果及等待时间分析 | 第64-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 5 飞机排程优化后仿真验证及结果分析 | 第67-80页 |
| 5.1 优化后仿真模型验证 | 第67-69页 |
| 5.1.1 优化后数据获取 | 第67-68页 |
| 5.1.2 优化后结果验证 | 第68-69页 |
| 5.2 仿真结果分析 | 第69-79页 |
| 5.2.1 离港航班等待时间对比分析 | 第69-71页 |
| 5.2.2 离港航班轮候时间分析 | 第71-74页 |
| 5.2.3 飞机在场时间分析 | 第74-76页 |
| 5.2.4 离港航班跑道分析 | 第76-79页 |
| 5.3 本章小结 | 第79-80页 |
| 6 结论 | 第80-82页 |
| 6.1 结论 | 第80-81页 |
| 6.2 研究展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 附录A | 第85-90页 |
| 附录B | 第90-95页 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 | 第95-97页 |
| 学位论文数据集 | 第97页 |
