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集装箱港口泊位与堆场资源分配优化模型与算法研究

摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第11-22页
    1.1 研究的背景与目的第11-12页
    1.2 国内外研究概况第12-19页
        1.2.1 离散型泊位调度优化第12-15页
        1.2.2 连续型泊位调度优化第15-16页
        1.2.3 堆场作业相关优化第16-19页
    1.3 研究内容与方法第19-20页
    1.4 本文的创新点第20-22页
第二章 集装箱港口概述第22-28页
    2.1 集装箱港口码头概述第22-24页
        2.1.1 集装箱港口码头的基本组成第23页
        2.1.2 集装箱港口码头作业流程第23-24页
    2.2 集装箱港口堆场概述第24-28页
        2.2.1 集装箱港口堆场的布局第25-27页
        2.2.2 集装箱港口堆场的作业流程第27-28页
第三章 不确定性环境下港口泊位分配优化第28-41页
    3.1 混合整数规划模型建立第28-31页
        3.1.1 基本符号第29-30页
        3.1.2 数学模型第30-31页
    3.2 模型求解第31-34页
        3.2.1 构建算法流程第31页
        3.2.2 染色体编码与适应度函数第31-32页
        3.2.3 算法的设计第32-34页
    3.3 小规模数值实验第34-39页
        3.3.1 原始数据的设定第34-38页
        3.3.2 与传统优化方法的实验数据对比第38-39页
    3.4 实验结论分析第39-41页
第四章 港口泊位与堆场分配的联合优化第41-51页
    4.1 模型建立第42-45页
        4.1.1 变量及参数设定第42-43页
        4.1.2 数学模型第43-45页
    4.2 模型求解第45-48页
    4.3 数值实验第48-51页
        4.3.1 实验结论分析第49-51页
第五章 不确定性环境下港口泊位与堆场分配的联合优化第51-66页
    5.1 问题描述与假设第52-53页
    5.2 模型构建第53-56页
    5.3 模型求解第56-58页
        5.3.1 启发式算法流程第56-57页
        5.3.2 算法的设计第57-58页
    5.4 数值实验第58-65页
        5.4.1 场景个数的设定实验第59-61页
        5.4.2 遗传算法运行代数的设定实验第61-62页
        5.4.3 不同优化方法的实验结果比较第62-65页
    5.5 实验结论分析第65-66页
第六章 结论与展望第66-68页
参考文献第68-73页
作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文第73-74页
作者在攻读硕士学位期间所作的项目第74-75页
附录第75-78页
致谢第78页

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