| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 港口泊位调度问题的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 粒子群优化算法的国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 优化算法理论 | 第16-22页 |
| 2.1 标准粒子群算法的基本原理 | 第16-17页 |
| 2.1.1 算法原理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 粒子群算法流程及设计步骤 | 第17页 |
| 2.2 改进粒子群算法的基本原理 | 第17-21页 |
| 2.2.1 动态权重与变异策略的改进粒子群优化算法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 人工蜂群算法与标准粒子群算法结合的混合算法 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 港口泊位调度问题分析 | 第22-32页 |
| 3.1 港口调度问题 | 第22-23页 |
| 3.2 泊位调度问题的描述 | 第23-24页 |
| 3.2.1 泊位系统概述 | 第23-24页 |
| 3.2.2 泊位系统通过能力 | 第24页 |
| 3.3 泊位操作工艺概述 | 第24-27页 |
| 3.4 泊位调度问题数学模型的建立 | 第27-31页 |
| 3.4.1 模型假设 | 第27页 |
| 3.4.2 目标函数的建立 | 第27-30页 |
| 3.4.3 约束函数的建立 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于粒子群算法的泊位调度问题的优化设计 | 第32-41页 |
| 4.1 粒子群优化算法以及改进算法的构成要素 | 第32-33页 |
| 4.2 泊位调度问题中粒子编码表达 | 第33-35页 |
| 4.3 泊位调度问题中改进粒子群适应度算法 | 第35-36页 |
| 4.4 改进粒子群优化泊位调度问题的详细步骤 | 第36-38页 |
| 4.5 粒子群算法在泊位调度上的问题 | 第38-40页 |
| 4.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 泊位调度问题的实现与应用 | 第41-48页 |
| 5.1 实例介绍算法参数设置及性能分析 | 第41-43页 |
| 5.1.1 到港船舶数据介绍 | 第41页 |
| 5.1.2 对比算法参数设置 | 第41页 |
| 5.1.3 各算法收敛性分析 | 第41-43页 |
| 5.2 仿真结果分析 | 第43-44页 |
| 5.3 泊位调度系统的应用 | 第44-47页 |
| 5.3.1 系统功能模块及操作方法 | 第44-46页 |
| 5.3.2 泊位分配模块 | 第46-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |