| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-37页 |
| 1.1 问题的来源、研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 问题的来源和研究目的 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 钢铁原料物流综述 | 第12-26页 |
| 1.2.1 不同物流系统的对比分析 | 第12-16页 |
| 1.2.2 钢铁原料物流背景 | 第16-26页 |
| 1.3 时空连续不中断特征的一种离散建模 | 第26-28页 |
| 1.4 Benders算法综述 | 第28-33页 |
| 1.4.1 Benders算法改进 | 第29-32页 |
| 1.4.2 Benders算法扩展 | 第32-33页 |
| 1.5 本文的技术路线及主要工作 | 第33-37页 |
| 1.5.1 技术路线 | 第33页 |
| 1.5.2 主要工作 | 第33-37页 |
| 第2章 岸吊作业调度问题 | 第37-55页 |
| 2.1 引言 | 第37-39页 |
| 2.2 问题描述 | 第39-40页 |
| 2.3 构造式Benders算法框架 | 第40-51页 |
| 2.3.1 任务分配主问题的建模 | 第41-44页 |
| 2.3.2 作业次序子问题的构造 | 第44-47页 |
| 2.3.3 Benders子问题模型 | 第47-48页 |
| 2.3.4 Logic-based Benders cut | 第48-49页 |
| 2.3.5 基于主问题的快速可行解模型 | 第49-50页 |
| 2.3.6 构造式Benders算法过程 | 第50-51页 |
| 2.4 计算结果 | 第51-53页 |
| 2.4.1 模型对比 | 第51-52页 |
| 2.4.2 算法对比 | 第52-53页 |
| 2.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第3章 卸船及储位分配集成调度问题 | 第55-79页 |
| 3.1 引言 | 第55-57页 |
| 3.2 问题描述 | 第57-59页 |
| 3.3 卸船及储位分配集成调度模型 | 第59-64页 |
| 3.3.1 Slot模块化建模结构 | 第59-61页 |
| 3.3.2 集成调度模型 | 第61-64页 |
| 3.4 基于Benders的最优化求解算法 | 第64-74页 |
| 3.4.1 Benders主问题和子问题 | 第65-66页 |
| 3.4.2 有效不等式 | 第66-68页 |
| 3.4.3 组合Benders cut | 第68-71页 |
| 3.4.4 变量降低 | 第71-72页 |
| 3.4.5 基于Benders的最优化算法流程 | 第72-74页 |
| 3.5 结果分析 | 第74-77页 |
| 3.5.1 实际生产数据算例 | 第75-76页 |
| 3.5.2 随机数据计算结果 | 第76-77页 |
| 3.6 本章小结 | 第77-79页 |
| 第4章 取料机与皮带运输机集成调度问题 | 第79-91页 |
| 4.1 引言 | 第79-81页 |
| 4.2 问题描述及数学模型 | 第81-85页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第81-84页 |
| 4.2.2 离散时间调度模型 | 第84-85页 |
| 4.3 时空网络流模型 | 第85-87页 |
| 4.4 基于连续时间的调度模型 | 第87-89页 |
| 4.5 结果分析 | 第89-90页 |
| 4.6 本章小结 | 第90-91页 |
| 第5章 原料配送网络设计问题 | 第91-101页 |
| 5.1 引言 | 第91-93页 |
| 5.2 问题描述及数学模型 | 第93-95页 |
| 5.2.1 问题描述 | 第93-94页 |
| 5.2.2 数学模型 | 第94-95页 |
| 5.3 Benders分解算法 | 第95-98页 |
| 5.3.1 Benders主问题和子问题 | 第95-97页 |
| 5.3.2 加强Benders cut | 第97-98页 |
| 5.4 结果分析 | 第98-99页 |
| 5.5 本章小结 | 第99-101页 |
| 第6章 结束语 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-113页 |
| 致谢 | 第113-115页 |
| 作者博士期间撰写的论文及成果 | 第115-117页 |
| 作者博士期间科研情况 | 第117页 |