| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景和集装箱码头概况特征 | 第11-13页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·集装箱码头概况特征 | 第11-13页 |
| ·研究目的和意义 | 第13-15页 |
| ·研究目的 | 第13-14页 |
| ·研究意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状及问题 | 第15-17页 |
| ·集装箱码头调度问题的研究 | 第15-16页 |
| ·多Agent的研究和进展 | 第16-17页 |
| ·本文主要的研究工作和创新之处 | 第17-18页 |
| ·本文架构 | 第18-19页 |
| 第二章 基于多Agent的集装箱码头调度管理系统框架 | 第19-34页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·多Agent系统 | 第20-22页 |
| ·Agent的概念和性质 | 第20-21页 |
| ·多Agent体系结构 | 第21-22页 |
| ·Agent间的通信 | 第22页 |
| ·集装箱码头作业流程分析 | 第22-25页 |
| ·集装箱码头的平面布置 | 第22-24页 |
| ·集装箱码头的作业工艺 | 第24-25页 |
| ·集装箱码头的MAS框架结构模型 | 第25-33页 |
| ·Agent的功能介绍 | 第25-27页 |
| ·Agent的结构设计 | 第27-28页 |
| ·基于多Agent的集装箱码头调度管理系统框架模型 | 第28-30页 |
| ·Agent间的交互协作 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于蚁群算法的鲁棒泊位分配问题的研究 | 第34-60页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·蚁群算法 | 第35-39页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第35-37页 |
| ·蚁群算法典型应用——TSP问题 | 第37-39页 |
| ·鲁棒泊位分配问题 | 第39-42页 |
| ·问题提出 | 第39-41页 |
| ·符号表示 | 第41-42页 |
| ·模型建立 | 第42页 |
| ·基于蚁群算法的鲁棒泊位分配模型设计 | 第42-47页 |
| ·算法基本原理 | 第42-43页 |
| ·单只蚂蚁行走策略 | 第43-45页 |
| ·路径选择概率 | 第45-46页 |
| ·信息素更新规则 | 第46页 |
| ·问题的求解步骤 | 第46-47页 |
| ·仿真实验 | 第47-59页 |
| ·确定条件下的求解质量 | 第48-50页 |
| ·不确定环境下的方案抗干扰能力 | 第50-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 基于CNP协商机制的岸桥实时调度优化问题的研究 | 第60-77页 |
| ·引言 | 第60-61页 |
| ·CNP协商机制 | 第61-63页 |
| ·CNP原理描述 | 第61-62页 |
| ·基于CNP协商机制的多Agent系统 | 第62-63页 |
| ·岸桥实时调度优化问题 | 第63-66页 |
| ·问题提出 | 第63-64页 |
| ·符号表示 | 第64-65页 |
| ·调度目标 | 第65-66页 |
| ·基于CNP协商机制的岸桥实时调度优化模型 | 第66-69页 |
| ·模型基本原理 | 第66页 |
| ·招标决策 | 第66-67页 |
| ·投标决策 | 第67-68页 |
| ·中标决策 | 第68页 |
| ·模型实行流程 | 第68-69页 |
| ·仿真实验 | 第69-76页 |
| ·单只船舶到港实例 | 第70-71页 |
| ·不确定环境下的仿真调度结果 | 第71-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
