| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·研究目的及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·港口集卡作业研究现状 | 第9-11页 |
| ·国内优化方法研究现状 | 第11页 |
| ·蚁群算法的研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究的内容与技术路线 | 第12-14页 |
| ·研究的内容 | 第12-13页 |
| ·研究的技术路线 | 第13-14页 |
| 第2章 集装箱港口作业流程及运输网络优化方法 | 第14-23页 |
| ·集装箱港口作业流程 | 第14-18页 |
| ·进口卸船作业流程 | 第14-15页 |
| ·出口装船作业流程 | 第15-16页 |
| ·集装箱港口装卸工艺及相关设备配备 | 第16-18页 |
| ·运输网络优化方法 | 第18-22页 |
| ·网络优化的定义 | 第18-19页 |
| ·优化方法分类 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 ACO 算法的改进及建立模型 | 第23-44页 |
| ·蚁群优化（ACO） | 第23-27页 |
| ·蚁群算法简介 | 第23-26页 |
| ·蚁群算法（ACO）的流程 | 第26-27页 |
| ·遗传算法 | 第27-29页 |
| ·遗传算法简介 | 第27-28页 |
| ·遗传算法的主要流程 | 第28-29页 |
| ·建立港口集卡路径成本优化模型 | 第29-34页 |
| ·影响港口集卡作业因素 | 第30-31页 |
| ·成本优化模型 | 第31-34页 |
| ·采用改进 ACO 对港口集卡路径成本模型进行优化 | 第34-43页 |
| ·ACO与遗传算法的融合 | 第34-35页 |
| ·ACO部分的详细算法过程 | 第35-41页 |
| ·遗传算法部分的详细算法过程 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于 ACO 天津港港口集卡作业调度优化实例分析 | 第44-58页 |
| ·天津港集装箱码头有限公司概况 | 第44-45页 |
| ·天津港集装箱码头有限公司概况 | 第44页 |
| ·天津港集装箱码头有限公司设施配备 | 第44-45页 |
| ·实证分析 | 第45-55页 |
| ·天津港港口集卡路径成本优化模型数据的采集 | 第45-49页 |
| ·港口集卡作业调度优化路径 | 第49-52页 |
| ·优化结果对比分析 | 第52-55页 |
| ·天津港港口集卡调度优化建议 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |