机场车辆调度问题的MATLAB代码

机场车辆调度问题是一个复杂的优化问题，需要进行数学建模和算法设计才能得到解决方案。以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于解决机场车辆调度问题的遗传算法（GA）模型：

% 机场车辆调度问题的遗传算法（GA）模型

% 定义问题参数
nvars = 6;                  % 变量数
lb = [0 0 0 0 0 0];         % 变量下界
ub = [5 5 5 5 5 5];         % 变量上界
fitnessfcn = @airport_fitness;  % 适应度函数
options = gaoptimset;       % 遗传算法设置
options = gaoptimset(options,'PopulationSize',50,'Generations',100);
options = gaoptimset(options,'EliteCount',2,'CrossoverFraction',0.8);
options = gaoptimset(options,'MutationFcn',@mutationadaptfeasible);
options = gaoptimset(options,'Display','iter','PlotFcns',{@gaplotbestf,@gaplotdistance});

% 运行遗传算法
[x,fval,exitflag,output,population,scores] = ga(fitnessfcn,nvars,[],[],[],[],lb,ub,[],options);

% 适应度函数
function y = airport_fitness(x)
    % 将变量映射到实际问题中的含义
    arrival_time = x(1);
    departure_time = x(2);
    loading_time = x(3);
    unloading_time = x(4);
    parking_time = x(5);
    driving_time = x(6);
    
    % 计算适应度函数值
    % ...
end

上述代码中，`airport_fitness`函数需要根据具体的机场车辆调度问题进行设计，用于计算每个解的适应度函数值。遗传算法的参数设置可以根据实际情况进行调整，例如种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等。最终的解可以通过输出`x`和`fval`得到。