集装箱码头装卸系统三阶段设备集成调度优化
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·研究现状 | 第12-14页 |
| ·单一阶段设备调度研究 | 第12-13页 |
| ·集装箱码头装卸设备集成调度优化 | 第13-14页 |
| ·本文的总体结构 | 第14-15页 |
| 第二章 集装箱码头装卸设备集成调度问题研究基础 | 第15-19页 |
| ·三阶段设备集成调度问题描述 | 第15-17页 |
| ·三阶段设备集成调度问题组成 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 集成调度问题基本理论及方法 | 第19-35页 |
| ·改进的析取图 | 第19-22页 |
| ·传统析取图工具 | 第19-20页 |
| ·改进的析取图工具 | 第20-22页 |
| ·精确解法 | 第22页 |
| ·启发式算法 | 第22-28页 |
| ·启发式算法的特点 | 第23页 |
| ·启发式算法的求解过程 | 第23-24页 |
| ·主要启发式算法 | 第24-28页 |
| ·遗传算法 | 第28-33页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的相关概念 | 第29-32页 |
| ·标准遗传算法的步骤 | 第32页 |
| ·遗传算法的基本特点 | 第32-33页 |
| ·遗传算法的应用 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 单装单卸作业模式下三阶段调度问题 | 第35-50页 |
| ·问题描述 | 第35页 |
| ·问题模型 | 第35-38页 |
| ·数学符号定义 | 第35-36页 |
| ·数学模型及决策变量 | 第36-38页 |
| ·基于岸桥阶段作业能力的轮廓适合启发式算法 | 第38-45页 |
| ·设备阻塞时间和空闲时间 | 第39-41页 |
| ·算法整体框架 | 第41-42页 |
| ·岸桥分配 | 第42-43页 |
| ·初始化 | 第43-44页 |
| ·轮廓适合启发式算法 | 第44-45页 |
| ·低界 | 第45-47页 |
| ·数值实验 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 装卸混合作业模式下三阶段设备集成调度问题 | 第50-69页 |
| ·研究背景 | 第50页 |
| ·数学模型 | 第50-54页 |
| ·问题描述 | 第50-51页 |
| ·模型建立 | 第51-52页 |
| ·决策变量 | 第52-54页 |
| ·解的可行性 | 第54-57页 |
| ·算法实现 | 第57-65页 |
| ·算法整体框架 | 第57-59页 |
| ·外层遗传算法 | 第59-63页 |
| ·内层启发式算法 | 第63-65页 |
| ·数值试验 | 第65-68页 |
| ·算例生成及参数选择 | 第65-66页 |
| ·实验结果 | 第66页 |
| ·大规模问题实验结果 | 第66-67页 |
| ·不同作业模式下实验结果比较 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 结论与展望 | 第69-72页 |
| ·结论 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第76页 |
