集装箱港口泊位和岸桥优化调度研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·研究背景介绍 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-17页 |
| ·泊位优化问题研究现状 | 第11-13页 |
| ·单船岸桥调度研究现状 | 第13-14页 |
| ·泊位和岸桥联合调度研究现状 | 第14-15页 |
| ·研究现状评述 | 第15-17页 |
| ·本文研究内容和思路 | 第17-19页 |
| ·研究内容 | 第17页 |
| ·文章结构 | 第17-19页 |
| 第2章 集装箱港口泊位作业流程介绍 | 第19-23页 |
| ·码头泊位作业系统构成要素 | 第19-21页 |
| ·码头泊位作业系统的生产作业流程 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 泊位分配问题研究 | 第23-36页 |
| ·考虑潮汐影响的泊位调度问题描述 | 第23-24页 |
| ·泊位调度模型 | 第24-28页 |
| ·模型假设条件 | 第24页 |
| ·模型的建立 | 第24-28页 |
| ·基于遗传算法泊位调度模型的求解 | 第28-30页 |
| ·染色体编码 | 第28页 |
| ·初始种群生成 | 第28页 |
| ·适值函数 | 第28-29页 |
| ·遗传操作 | 第29-30页 |
| ·终止规则 | 第30页 |
| ·算例分析 | 第30-31页 |
| ·选取GA参数 | 第31-33页 |
| ·实例求解对比 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 单船岸桥调度问题研究 | 第36-56页 |
| ·泊位确定条件下的单船岸桥分配和调度问题描述 | 第36-37页 |
| ·单船岸桥调度模型建立 | 第37-41页 |
| ·模型假设条件 | 第37页 |
| ·模型的建立 | 第37-41页 |
| ·模型求解 | 第41-45页 |
| ·参数初始化 | 第41-42页 |
| ·构造蚂蚁访问的初始城市 | 第42页 |
| ·任务分配 | 第42-43页 |
| ·生成初始作业路径 | 第43页 |
| ·交叉操作 | 第43-44页 |
| ·生成岸桥作业路径对应的时刻 | 第44页 |
| ·信息素更新 | 第44-45页 |
| ·终止条件 | 第45页 |
| ·算例实验 | 第45-55页 |
| ·算例实例 | 第45-46页 |
| ·参数选取 | 第46-51页 |
| ·与文献算法对比 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 泊位和岸桥联合调度问题研究 | 第56-74页 |
| ·泊位和岸桥联合调度问题描述 | 第56页 |
| ·泊位和岸桥联合调度模型 | 第56-62页 |
| ·模型假设条件 | 第56页 |
| ·模型的建立 | 第56-62页 |
| ·模型求解流程设计 | 第62-63页 |
| ·改进的遗传算法求解泊位和岸桥联合调度模型 | 第63-68页 |
| ·染色体编码 | 第63-64页 |
| ·初始种群生成 | 第64-65页 |
| ·适值函数 | 第65页 |
| ·不可行方案筛选 | 第65-66页 |
| ·遗传操作 | 第66-67页 |
| ·蚁群算法求解船舶在港作业时间 | 第67-68页 |
| ·终止规则 | 第68页 |
| ·算例实验 | 第68-73页 |
| ·列举案例 | 第68-69页 |
| ·参数选取 | 第69-70页 |
| ·算例求解 | 第70-71页 |
| ·对比实验 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第6章 结论与展望 | 第74-76页 |
| ·主要结论 | 第74-75页 |
| ·研究展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 作者简介 | 第83页 |
