文献综述（或调研报告）：
考虑旅客感知服务水平的停机位指派问题的研究：文献综述
一、研究现状
机场机位指派包括了机位预指派和机位实时调配两种策略，机位预指派在现实中是指机场的指挥中心在一定的时间内（一天或几天），考虑飞机型号、停机位分布和航班时刻表等因素，将时限内的到港航班于停机位相匹配，实现机场航班运行正常等目标；机位实时调配则更需要考虑当时的状况，它主要是针对解决不正常航班到港的机位分配问题，实时合理对机场机位进行调配，使整个机场的楼内和地面运行尽快恢复到原计划状态，按照原计划进行。
本文主要研究内容不涉及不正常的航班，所以以下研究综述将不提及解决机位实时调配问题的相关文章。
关于机位预指派问题已经在非常多的文章中都有提供解决方法，如数学规划建模方法，求解方法包括运筹学传统求解方法分支定界法、拉格朗日松弛算法等，还有启发式算法禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法等；还有专家系统方法和系统仿真方法。因为本文所采用的方法是数学规划建模方法，所以以下研究综述中将主要讨论数学规划建模方法解决问题的相关文章。
1.1 机位预指派问题研究现状
Bolat（2000）建立了优化目标为停机位的平均空闲时间最短的机位指派模型，并用分支定界算法求解[1]；Xu 和 Bailey（2001）建立了优化目标为转机旅客步行距离最短的机位指派模型，并用禁忌搜索算法求解[2]；Gomez 和 Licastro（2003）在已有机位预指派模型的基础上，用模拟退火算法求解[3]。朱世群（2007）在她的硕士学位论文中建立了机位实时调配模型，以旅客和机场地面服务人员的移动总距离最短为优化目标，利用遗传算法求解[4]；陈欣等人（2007）考虑了停机位期望偏好值和航班客座率因素并对航班进行排序，设计了一种排序模拟退火算法求解枢纽机场的停机位指派问题[5]；鞠姝妹（2008）在硕士学位论文中建立了以机场近机位利用率最高和中转航班旅客步行距离最短为优化目标的枢纽机场停机位指派模型，还比较了贪婪算法和模拟退火算法在此问题中的应用，最后设计了贪婪模拟退火算法求解[6]；孙晓雅等人（2012）针对任务指派问题提出了一种改良的人工蜂群算法，该算法比原始人工蜂群算法有较好的求解精度和收敛速度[7]；曾琳燕等（2014）基于旅客步行距离和航空公司公平性两个方面，建立了停机位优化指派模型并使用Lingo实现该新型分配模型[8]；逯艳华（2015）在硕士学位论文中建立了以成本最小化为优化目标的飞机指派模型，并采用四种智能算法求解分析比较结果，最后设计了交叉粒子群算法求解[9]；
在以上众多模型中，有单从提高机场运作效率出发的，如目标函数为最短停机位空闲时间的模型；也有单从提高旅客满意度出发的，如目标函数为转机旅客步行距离最短的模型，还有兼顾机场运作效率和旅客满意度；如目标函数为近机位利用率最高和中转旅客步行距离最短的模型。但上述文章大多是以某个特殊可测量的数值（如机场近机位利用率）来代表机场运作效率，利用到港旅客步行总距离来代表旅客满意度，用这样一些数值其实无法真正代替整个机场的利用率和旅客满意度；但是用于求解的各种传统或改良算法，还是十分值得参考。
1.2 机场旅客感知的服务水平的研究现状
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