| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·论文背景 | 第10-13页 |
| ·论文选题背景 | 第10-12页 |
| ·论文实际背景 | 第12-13页 |
| ·论文研究意义 | 第13页 |
| ·研究方法 | 第13-14页 |
| ·论文研究内容及结构 | 第14-16页 |
| 2 文献综述 | 第16-25页 |
| ·国内外港口调度智能化研究现状 | 第16-17页 |
| ·国外现状分析 | 第16页 |
| ·国内现状分析 | 第16-17页 |
| ·多目标优化相关理论 | 第17-20页 |
| ·多目标优化问题定义 | 第17-18页 |
| ·多目标优化问题求解方法分类 | 第18-20页 |
| ·遗传算法相关理论 | 第20-23页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第21页 |
| ·遗传算法的关键要素 | 第21-23页 |
| ·多目标优化与遗传算法的融合与应用现状 | 第23-25页 |
| 3 基于多目标遗传算法的散杂货港口船舶智能调度系统框架 | 第25-34页 |
| ·散杂货港口生产业务分析 | 第25-27页 |
| ·散杂货港口基础设施分析 | 第25页 |
| ·散杂货港口生产业务概述 | 第25-27页 |
| ·散杂货港口船舶调度问题分析 | 第27-29页 |
| ·散杂货港口船舶调度问题定义 | 第27-28页 |
| ·散杂货港口船舶调度问题特点及影响因素 | 第28-29页 |
| ·基于多目标遗传算法的散杂货港口智能调度系统设计思路 | 第29-34页 |
| ·散杂货港口智能船舶调度系统需求分析 | 第30-31页 |
| ·散杂货港口智能船舶调度系统框架模型 | 第31-32页 |
| ·散杂货港口智能船舶调度系统业务流程分析 | 第32-34页 |
| 4 散杂货港口船舶多目标调度模型与算法设计 | 第34-52页 |
| ·散杂货港口船舶多目标调度模型设计 | 第34-38页 |
| ·模型假设 | 第34页 |
| ·模型参数与决策变量 | 第34-35页 |
| ·模型建立 | 第35-38页 |
| ·多目标遗传算法的比较与选择 | 第38-42页 |
| ·常见多目标遗传算法的比较 | 第38-40页 |
| ·带精英策略的快速非支配排序遗传算法 | 第40-42页 |
| ·基于多目标遗传算法的船舶调度问题求解 | 第42-52页 |
| ·算法关键步骤设计与实现 | 第42-46页 |
| ·船舶调度计算实例 | 第46-50页 |
| ·计算结果分析 | 第50-52页 |
| 5 散杂货港口智能船舶调度系统的实现 | 第52-63页 |
| ·散杂货港口智能船舶调度系统设计 | 第52-58页 |
| ·系统模块结构设计 | 第52页 |
| ·系统技术体系框架及关键技术 | 第52-56页 |
| ·系统数据库设计 | 第56-58页 |
| ·原型系统实现 | 第58-63页 |
| ·基础数据管理 | 第58-59页 |
| ·动态业务数据管理 | 第59-61页 |
| ·泊位分配计划 | 第61-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·全文总结 | 第63页 |
| ·进一步研究 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 作者简历 | 第68-70页 |
| 学位论文数据集 | 第70页 |