基于蚁群优化算法的集装箱装载问题求解
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 引言 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| ·背景 | 第11页 |
| ·集装箱装载问题概述 | 第11-12页 |
| ·切割与布局问题概述 | 第12-13页 |
| ·切割与布局问题 | 第12页 |
| ·切割与布局问题常用算法 | 第12-13页 |
| ·选题的潜在意义 | 第13页 |
| ·内容提要 | 第13-15页 |
| 2 集装箱装载问题算法综述 | 第15-32页 |
| ·集装箱装载问题数学模型 | 第15-17页 |
| ·集装箱装载问题算法综述 | 第17-31页 |
| ·启发式算法 | 第17-25页 |
| ·智能优化算法 | 第25-31页 |
| ·遗传算法 | 第25-29页 |
| ·模拟退火算法 | 第29-30页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 蚁群算法 | 第32-43页 |
| ·蚁群的抽象 | 第32-33页 |
| ·基本蚁群算法的机制原理 | 第33-34页 |
| ·基本蚁群优化算法的模型 | 第34-36页 |
| ·基本蚁群算法的实现步骤 | 第36-37页 |
| ·基本蚁群算法复杂度的分析 | 第37页 |
| ·蚁群算法的优缺点 | 第37-38页 |
| ·蚁群优化算法研究现状 | 第38-42页 |
| ·蚁群优化算法改进 | 第38-40页 |
| ·蚁群优化算法收敛性研究 | 第40页 |
| ·蚁群优化算法应用研究现状 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于食物量分配的多种群二元蚁群优化算法 | 第43-53页 |
| ·二元蚁群算法 | 第43-44页 |
| ·FMPBACO 算法描述 | 第44-48页 |
| ·0/1 多背包问题求解 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 弱异类集装箱装载问题求解 | 第53-65页 |
| ·空间三叉树定义与装载策略 | 第53-55页 |
| ·空间三叉树定义 | 第53-54页 |
| ·装载策略 | 第54-55页 |
| ·目标函数及约束条件 | 第55-56页 |
| ·算法描述 | 第56-60页 |
| ·预备装入货物集的选择 | 第56-58页 |
| ·启发式装箱规则 | 第58-59页 |
| ·混合FMPBACO 算法步骤 | 第59-60页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第60页 |
| ·实例测试 | 第60-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 6 强异类集装箱装载问题求解 | 第65-76页 |
| ·编码和解码 | 第65-66页 |
| ·算法描述 | 第66-69页 |
| ·序列选择 | 第66-67页 |
| ·交叉操作 | 第67-68页 |
| ·信息素更新 | 第68-69页 |
| ·算法步骤 | 第69页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第69页 |
| ·实例测试 | 第69-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 7 结论 | 第76-78页 |
| ·总结 | 第76页 |
| ·研究展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 在学研究成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
