本文關(guān)鍵詞：GRASP算法在停機位優(yōu)化問題的應(yīng)用研究

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【摘要】：中國民航業(yè)正經(jīng)歷著高速發(fā)展的騰飛期,在中國整體宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅猛的大背景下,民用機場的資源正逐漸顯得捉襟見肘。而在眾多的稀缺資源中,機場停機位供需矛盾是一個繞不開的難題。給進(jìn)場航班分配一個適合的停機位,是停機位分配工作的主要任務(wù)。對停機位進(jìn)行最大可能的優(yōu)化分配調(diào)度,可以使旅客的平均行走距離大幅減少,令旅客產(chǎn)生更高的滿意度,毫無疑問這對于對客戶服務(wù)水平要求越來越高、競爭越來越激烈的民航領(lǐng)域,有著重大意義。本文參考了大量國內(nèi)外學(xué)者對停機位分配問題研究的相關(guān)資料,并在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步研究了GRASP算法在此問題中的應(yīng)用,主要研究工作包括以下幾個方面:(1)分析了國內(nèi)外的對停機位分配優(yōu)化調(diào)度的相關(guān)算法,在總結(jié)前人研究的優(yōu)勢與劣勢的基礎(chǔ)上,深入分析了影響停機位分配最終效果的幾種主要因素。(2)建立了相關(guān)的數(shù)學(xué)模型,對轉(zhuǎn)機模型與不可轉(zhuǎn)機模型加以分別討論。針對兩種模型,研究采用了隨機算法分別生成的轉(zhuǎn)機的、不可轉(zhuǎn)機的兩種模型的測試數(shù)據(jù)集。利用隨機生成算法生成的多套加大了對實驗效果的可信度,并為分析研究相關(guān)多種算法,在不同數(shù)據(jù)規(guī)模大小的停機位分配問題的應(yīng)用效果特點做出了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。本文的算法應(yīng)用實驗方法亦可為其它機場優(yōu)化調(diào)度問題提供參考。(3)詳細(xì)分析與討論了GRASP算法在國內(nèi)外優(yōu)化問題的研究應(yīng)用,并在前人的研究基礎(chǔ)上,提出了GRASP算法的簡化算法:GSP及GRSP,并在理論與實驗上詳細(xì)分析了這些算法及遺傳算法、窮舉算法及回溯算法等一系列經(jīng)典算法,還有GSP算法、GRSP算法、GRASP算法嵌入遺傳算法的混合應(yīng)用算法在停機位分配的應(yīng)用。對各算法在相關(guān)實驗的應(yīng)用效果特點做了研究分析。(4)對停機位分配問題,研究應(yīng)用適應(yīng)度地形分析(Fitness landscape analysis)技術(shù),不僅從實際效果上,而且從理論上印證GRASP相比傳統(tǒng)遺傳算法的優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：GRASP 停機位分配 機場 遺傳算法 適應(yīng)度地形
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F562;TP301.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究意義及背景9-10
• 1.2 本論文研究內(nèi)容和方法10-12
• 1.3 論文寫作框架12-14
• 第二章 停機位分配問題研究現(xiàn)狀綜述14-19
• 2.1 國外研究現(xiàn)狀15-17
• 2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀17-18
• 2.3 國內(nèi)外研究存在的不足18
• 2.4 本章小結(jié)18-19
• 第三章 機場停機位分配的問題描述與公式表示19-25
• 3.1 機場停機位分配問題19
• 3.2 機場停機位分配問題的約束條件和優(yōu)化目標(biāo)19-20
• 3.2.1 機場停機位分配問題的約束條件19-20
• 3.2.2 機場停機位分配問題的優(yōu)化目標(biāo)20
• 3.3 機場停機位分配問題的數(shù)學(xué)模型構(gòu)建20-24
• 3.3.1 模型符號的說明21
• 3.3.2 模型A21-22
• 3.3.3 模型B22-23
• 3.3.4 模型C23-24
• 3.4 本章小結(jié)24-25
• 第四章 解決停機位分配問題的GRASP類算法25-34
• 4.1 GRASP算法簡介25-27
• 4.1.1 GRASP算法相關(guān)應(yīng)用梗概25-26
• 4.1.2 對GRASP算法思想的分析26-27
• 4.2 解決停機位分配問題的GSP算法27-28
• 4.3 解決停機位分配問題的GRSP算法28-31
• 4.4 解決停機位分配問題的GRASP算法31-33
• 4.5 本章小結(jié)33-34
• 第五章 解決停機位分配問題的遺傳算法混合算法34-40
• 5.1 遺傳算法簡介34-35
• 5.2 停機位分配的遺傳算法混合算法設(shè)計35-39
• 5.2.1 停機位分配的遺傳算法設(shè)計思想35-38
• 5.2.2 停機位分配的遺傳算法的具體設(shè)計38-39
• 5.3 本章小結(jié)39-40
• 第六章 各算法實驗結(jié)果及分析40-51
• 6.1 生成測試用問題的數(shù)據(jù)40
• 6.2 GRASP類算法在實驗中的顯示的一些特征40-44
• 6.3 對比實驗44-50
• 6.3.1 小規(guī)模輸入和大規(guī)模輸入在模型A沒有轉(zhuǎn)機乘客的情況下的實驗效果44-47
• 6.3.2 小規(guī)模輸入和大規(guī)模輸入在帶轉(zhuǎn)機乘客情況下的對模型C的實驗研究47-50
• 6.4 本章小結(jié)50-51
• 第七章 對停機位分配問題解決算法的適應(yīng)度地形分析51-56
• 7.1 適應(yīng)度地形分析簡介和相關(guān)研究工作介紹51-52
• 7.1.1 對適應(yīng)度地形分析的簡述51-52
• 7.1.2 對應(yīng)用適應(yīng)度地形分析相關(guān)工作的介紹52
• 7.2 對停機位分配問題應(yīng)用適應(yīng)度地形分析的實驗及結(jié)果對比分析52-56
• 7.2.1 對停機位分配問題的遺傳算法的適應(yīng)度地形分析實驗52-54
• 7.2.2 遺傳算法與GRASP算法的適應(yīng)度地形實驗比較54-56
• 第八章 總結(jié)與展望56-58
• 8.1 全文總結(jié)56
• 8.2 工作展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 發(fā)表論文和參加科研情況說明62-63
• 致謝63-64

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本文編號：706728