本文選題：航班保障 + 車輛路徑問題�。� 參考：《中國民航大學》2017年碩士論文

【摘要】：為便于機場向旅客及時發(fā)布準確的航班狀態(tài)信息,避免極端事件的發(fā)生,需對機場航班保障服務(wù)時間進行估計。分別從靜態(tài)和動態(tài)兩個方面研究航班保障服務(wù)時間估計,一方面,考慮到航班保障服務(wù)流程是零工型與定位型的混合流程,且具有時間窗約束以及資源需求量差異等特點,建立了基于帶有時間窗車輛路徑問題(VRPTW)的航班保障服務(wù)流程模型。針對車輛路徑問題的強NP性,設(shè)計了基于貪婪算法和禁忌搜索的兩階段混合啟發(fā)式算法,并應(yīng)用于國內(nèi)某大型樞紐機場實際運行數(shù)據(jù),實現(xiàn)了航班密度變化、保障車輛數(shù)變化、航班機型變化等情形下的保障服務(wù)時間靜態(tài)估計。準確性測試表明,所建模型和算法能有效估計樞紐機場航班保障服務(wù)時間并預測航班狀態(tài)。另一方面,在靜態(tài)方法研究和分析的基礎(chǔ)上,研究基于貝葉斯網(wǎng)動態(tài)估計航班保障服務(wù)時間�；谪惾~斯網(wǎng)(Bayesian Network)建立了航班地面保障時間估計模型,其結(jié)合了民航專家的既有知識以及機器學習相關(guān)知識。另外,貝葉斯網(wǎng)具有的增量學習性能可以使所建模型動態(tài)調(diào)節(jié),從而感知新情況,然后持續(xù)更新航班地面保障時間估計值。選取來源于樞紐機場的航班保障實際運行數(shù)據(jù),使用期望最大化(Expectation Maximization)法訓練模型,取得相應(yīng)結(jié)果。實驗分析表明所提方法能達到動態(tài)估計航班保障時間的目的,模型評價與敏感性分析表明,時間估計準確度較高且航班保障中最強影響因素為航班到達密度。
[Abstract]:On the other hand , based on the research and analysis of static method , the paper designs a two - stage hybrid heuristic algorithm based on greedy algorithm and tabu search .
【學位授予單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：V351;TP18

【參考文獻】

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本文編號：1938864