民用机场停机位资源分配方法优化研究

论文摘要

伴随着我国经济的快速发展,我国航空业务量不断增加。航空运输量的迅猛增长,民航各个部门既面临着前所谓有的机遇,又面临着严峻的挑战。作为航空运输三大支撑机构的机场,虽然也在不断的新、扩建,但由于机场是个高投资的巨大项目,需要耗费大量的时间,已经远远赶不上我国民用航空运输业发展的速度。机场的有限资源,已经逐渐成为制约我国民航发展的瓶颈。因此在不断增加机场资源总量的同时,研究如何合理有效地分配机场资源已经逐渐成为摆在我们面前的一项重大课题。停机位作为机场的核心资源,其分配的合理与否直接关系到机场的效率和收益,关系到民航各部门的切身利益。本文从研究如何合理分配机位资源的角度出发,总结了停机位分配问题的国内外研究现状;在已有模型的基础之上,建立了以机位空闲时间均衡和机位使用效益最大为目标的多目标停机位分配优化模型;运用线性变换的方法将文中建立的多目标优化模型转化为单目标优化模型;探讨了上述模型的求解算法,并对当今流行的智能算法进行了简单介绍;设计了解决本文模型的遗传算法,对算法算子进行了改进和优化;编写了C语言程序实现算法;运用算例进行了算法验证,得到了机位分配的预期结果;分析了本文分配结果和程序的运行速度进行,提出了本文优化模型的改进方向。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 研究内容
• 第二章 机场停机位系统分析与建模
• 2.1 机场各部分功能分析
• 2.1.1 跑道
• 2.1.2 滑行道
• 2.1.3 停机坪
• 2.1.4 候机楼
• 2.2 停机位分配问题的描述
• 2.2.1 停机位的构成要素和特点
• 2.2.2 航班的构成要素和特点
• 2.3 停机位分配问题的约束条件
• 2.4 停机位分配问题模型的建立
• 2.4.1 模型假设条件
• 2.4.2 模型数据规定
• 2.4.3 模型目标函数的确定
• 2.4.4 模型目标函数求解
• 第三章 智能算法介绍与遗传算法理论
• 3.1 智能算法介绍
• 3.1.1 模拟退火算法
• 3.1.2 禁忌搜索算法
• 3.1.3 人工神经网络算法
• 3.1.4 遗传算法
• 3.2 遗传算法理论
• 3.2.1 遗传算法的发展历史
• 3.2.2 遗传算法的基本原理
• 3.2.3 遗传算法术语定义
• 3.3 遗传算法操作过程
• 3.3.1 染色体编码理论
• 3.3.2 适应度评价理论
• 3.3.3 遗传运算算子理论
• 第四章 停机位分配问题的遗传算法设计
• 4.1 停机位分配编码设计
• 4.2 适应度函数设计
• 4.3 选择算子设计
• 4.4 交叉算子设计
• 4.5 变异算子设计
• 第五章 停机位分配问题的算法实现
• 5.1 模型的数据和参数定义
• 5.1.1 模型参数定义
• 5.1.2 染色体个体结构设计
• 5.1.3 航班信息的设计与录入
• 5.2 遗传算法程序实现流程
• 5.3 初始种群产生函数设计
• 5.4 适应度值计算函数程序设计
• 5.5 遗传算子的程序设计
• 5.6 结果输出
• 5.7 本章小结
• 第六章 停机位分配模型算例验证
• 6.1 单目标停机位分配模型算例结果
• 6.2 多目标停机位分配模型算例结果
• 6.3 本章小结
• 结论和展望
• 参考文献
• 硕士期间研究成果及发表学术论文
• 致谢