基于遗传算法的散杂货港口智能调度系统研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·问题的提出 | 第10-13页 |
| ·散杂货港口运输趋势分析 | 第10-12页 |
| ·存在问题 | 第12-13页 |
| ·研究意义和解决问题 | 第13-14页 |
| ·论文研究意义 | 第13页 |
| ·论文所要解决问题 | 第13-14页 |
| ·论文结构 | 第14-16页 |
| 2 相关理论综述 | 第16-22页 |
| ·港口生产调度智能化研究现状 | 第16-19页 |
| ·港口生产调度问题综述 | 第16-18页 |
| ·智能调度系统研究综述 | 第18-19页 |
| ·遗传算法研究现状 | 第19-22页 |
| ·遗传算法相关研究 | 第19-20页 |
| ·遗传算法在港口调度方面的应用研究 | 第20-22页 |
| 3 散杂货港口作业流程分析 | 第22-31页 |
| ·散杂货港口基础设施分析 | 第22-23页 |
| ·散杂货港口生产流程概述 | 第23-26页 |
| ·散杂货集团港口船舶调度业务分析 | 第26-31页 |
| 4 散杂货港口调度模型设计 | 第31-39页 |
| ·散杂货港口智能调度模型分析 | 第31-34页 |
| ·散杂货港口智能调度模型参数 | 第31-32页 |
| ·模型约束条件 | 第32-33页 |
| ·船舶-泊位约束 | 第33-34页 |
| ·基于船舶资源使用优先级的排序 | 第34-39页 |
| ·船舶资源使用优先级排序的相关研究分析 | 第35-37页 |
| ·船舶资源使用优先级因素选择 | 第37-38页 |
| ·船舶资源使用优先级与模型结合 | 第38-39页 |
| 5 模型求解与实例验证 | 第39-50页 |
| ·利用遗传算法求解分析 | 第39-46页 |
| ·遗传算法计算流程 | 第39-40页 |
| ·遗传算法计算流程研究分析 | 第40-42页 |
| ·基于遗传算法的散杂货港口智能调度求解实现方法 | 第42-46页 |
| ·计算实例 | 第46-50页 |
| ·实例数据 | 第46-48页 |
| ·程序计算结果 | 第48-49页 |
| ·程序求解结果分析 | 第49-50页 |
| 6 基于遗传算法的散杂货港口智能调度系统实现研究 | 第50-56页 |
| ·散杂货港口智能调度系统功能模块设计 | 第50-52页 |
| ·生产计划管理模块 | 第50-51页 |
| ·船舶动态管理模块 | 第51页 |
| ·调度智能支持模块 | 第51-52页 |
| ·智能调度系统技术实现设计 | 第52-56页 |
| ·智能调度系统技术体系 | 第52-53页 |
| ·遗传算法在智能调度系统中的应用 | 第53-54页 |
| ·智能调度系统集成结构 | 第54-56页 |
| 7 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 作者简历 | 第59-61页 |
| 学位论文数据集 | 第61页 |
