基于AIS的港作拖轮调度系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景与目的 | 第10页 |
| ·港作拖轮调度简介 | 第10-13页 |
| ·港作拖轮的概念 | 第10-11页 |
| ·港作拖轮作业 | 第11页 |
| ·拖轮的性能要求 | 第11-12页 |
| ·船舶申请港作拖轮作业过程 | 第12-13页 |
| ·港作拖轮调度的意义 | 第13页 |
| ·调度问题的研究 | 第13-16页 |
| ·调度问题的概念 | 第13-14页 |
| ·调度问题的发展 | 第14页 |
| ·几种人工智能调度算法介绍 | 第14-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 第2章 自动识别系统(AIS) | 第17-24页 |
| ·AIS的产生 | 第17页 |
| ·AIS的结构和功能 | 第17-19页 |
| ·AIS信息内容 | 第19页 |
| ·AIS信息的采集 | 第19-23页 |
| ·ClientTest软件的使用 | 第20-21页 |
| ·ClientText导出数据内容 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 港作拖轮调度系统模型的建立 | 第24-34页 |
| ·拖轮调度匹配约束 | 第24-27页 |
| ·泊位分布模型的简化 | 第27-30页 |
| ·调度优化目标的确定 | 第30-31页 |
| ·拖轮调度数学模型 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 遗传算法在调度系统中的应用 | 第34-51页 |
| ·遗传算法基础 | 第34-40页 |
| ·遗传算法的生物学理念 | 第34-35页 |
| ·遗传算法基本概念 | 第35-37页 |
| ·模式定理积木块假设 | 第37页 |
| ·遗传算法的基本描述 | 第37-38页 |
| ·遗传算法的运算过程 | 第38-40页 |
| ·遗传编码 | 第40-41页 |
| ·适应度函数 | 第41-42页 |
| ·适应度函数的尺度变换 | 第42-44页 |
| ·结合拖轮调度模型的遗传算法设计 | 第44-50页 |
| ·编码策略 | 第44-46页 |
| ·适应度函数 | 第46-47页 |
| ·选择复制操作 | 第47页 |
| ·交叉操作 | 第47-49页 |
| ·变异操作 | 第49页 |
| ·控制参数的设定 | 第49-50页 |
| ·本章总结 | 第50-51页 |
| 第5章 遗传算法的MATLAB实现 | 第51-59页 |
| ·MATLAB简介 | 第51页 |
| ·拖轮调度的MATLAB程序设计 | 第51-55页 |
| ·拖轮匹配原则 | 第51-53页 |
| ·适应度函数 | 第53-54页 |
| ·遗传算法主程序 | 第54-55页 |
| ·控制参数设定 | 第55-57页 |
| ·种群规模 | 第55-56页 |
| ·交叉概率、变异概率 | 第56-57页 |
| ·实例计算 | 第57-58页 |
| ·结论 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·工作总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 附录 | 第64-72页 |
