| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 选题的背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 国内研究现状综述 | 第12-15页 |
| 1.2.2 国外研究现状综述 | 第15-17页 |
| 1.3 技术路线 | 第17-18页 |
| 1.4 论文结构与内容 | 第18-20页 |
| 第2章 相关理论概述 | 第20-29页 |
| 2.1 散货概述 | 第20-21页 |
| 2.2 散货港口布局及进出口业务流程 | 第21-24页 |
| 2.2.1 散货港口布局 | 第21-23页 |
| 2.2.2 散货港口进出口业务流程 | 第23-24页 |
| 2.3 散货港口生产特点 | 第24-26页 |
| 2.4 散货港口关键性设备 | 第26-28页 |
| 2.4.1 散货港口装卸作业设备 | 第26-27页 |
| 2.4.2 散货港口运输作业设备 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 泊位分配-卸船机调度集成优化模型 | 第29-40页 |
| 3.1 问题描述 | 第29-31页 |
| 3.2 假设条件 | 第31-32页 |
| 3.3 建模思路及符号说明 | 第32-36页 |
| 3.3.1 建模思路 | 第32-34页 |
| 3.3.2 符号说明 | 第34-36页 |
| 3.4 模型的建立 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 优化算法:解决泊位分配-卸船机调度集成优化问题 | 第40-51页 |
| 4.1 经典启发式算法简介 | 第41-44页 |
| 4.1.1 基于遗传算法的启发式算法介绍 | 第41-43页 |
| 4.1.2 基于模拟退火算法的启发式算法介绍 | 第43-44页 |
| 4.2 多种群模拟退火算法设计 | 第44-50页 |
| 4.2.1 算法的实现流程 | 第44-45页 |
| 4.2.2 个体方案编码策略 | 第45-46页 |
| 4.2.3 构造初始解集 | 第46-48页 |
| 4.2.4 新解产生策略 | 第48-49页 |
| 4.2.5 不可行解集的修复策略 | 第49-50页 |
| 4.2.6 构造评价函数 | 第50页 |
| 4.2.7 算法收敛准则 | 第50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 进口散货港口实例分析 | 第51-59页 |
| 5.1 B公司散货港口现状描述 | 第51-52页 |
| 5.2 实例数据 | 第52-55页 |
| 5.3 优化方案求解结果 | 第55-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 结论 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64页 |