动态条件下场桥与集卡联合调度策略的多目标优化
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 引言 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 文献综述 | 第9-12页 |
| 1.2.1 针对场桥调度的研究 | 第9-10页 |
| 1.2.2 涉及集卡的联合调度的研究 | 第10-11页 |
| 1.2.3 文献综述小结 | 第11-12页 |
| 1.3 文章结构和研究思路 | 第12-14页 |
| 第2章 研究内容和研究方法 | 第14-20页 |
| 2.1 集装箱码头介绍 | 第14-17页 |
| 2.1.1 集装箱码头的功能 | 第14页 |
| 2.1.2 集装箱码头的组成 | 第14-16页 |
| 2.1.3 集装箱码头的作业过程 | 第16-17页 |
| 2.2 遗传算法的介绍 | 第17-20页 |
| 2.2.1 遗传算法的原理 | 第17页 |
| 2.2.2 遗传算法流程 | 第17-18页 |
| 2.2.3 遗传算法的特点 | 第18-20页 |
| 第3章 集卡到达时间影响下多场桥调度的多目标模型 | 第20-27页 |
| 3.1 问题描述 | 第20-22页 |
| 3.2 数学模型 | 第22-25页 |
| 3.2.1 模型假设 | 第22页 |
| 3.2.2 参数设置 | 第22页 |
| 3.2.3 变量设置 | 第22-23页 |
| 3.2.4 目标函数 | 第23页 |
| 3.2.5 约束条件 | 第23-25页 |
| 3.3 模型验证 | 第25-27页 |
| 3.3.1 yalmip工具包的简介 | 第25页 |
| 3.3.2 模型验证过程 | 第25-27页 |
| 第4章 改进的NSGA-II遗传算法 | 第27-62页 |
| 4.1 算法设计 | 第27-46页 |
| 4.1.1 遗传算法的计算过程 | 第27页 |
| 4.1.2 遗传算法的输入参数与输出结果 | 第27-28页 |
| 4.1.3 遗传算法的设计 | 第28-46页 |
| 4.2 遗传算法的程序实现 | 第46-54页 |
| 4.2.1 求解结果展示及计算性能分析 | 第46-50页 |
| 4.2.2 合理迭代次数的探索 | 第50-53页 |
| 4.2.3 改进遗传算法与CPLEX的性能对比 | 第53-54页 |
| 4.3 动态条件下场桥与集卡联合调度问题的解决 | 第54-62页 |
| 4.3.1 计算过程 | 第55-59页 |
| 4.3.2 调度结果 | 第59-60页 |
| 4.3.3 调度优化策略详述 | 第60-62页 |
| 第5章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 研究结论 | 第62-63页 |
| 5.2 研究展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 附录A 改进遗传算法的部分收敛结果 | 第69-72页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第72页 |
