基于蚁群算法的VTS船舶调度优化的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究历史及现状 | 第10页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第10-12页 |
| 第2章 蚁群算法综述 | 第12-20页 |
| 2.1 蚁群算法 | 第12-15页 |
| 2.1.1 蚁群算法描述 | 第12-13页 |
| 2.1.2 蚁群算法参数 | 第13-15页 |
| 2.2 其他几种常用算法 | 第15-19页 |
| 2.2.1 遗传算法 | 第15-17页 |
| 2.2.2 模拟退火算法 | 第17-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 船舶调度模型构建 | 第20-31页 |
| 3.1 关于船舶调度 | 第20页 |
| 3.1.1 船舶调度的意义 | 第20页 |
| 3.2 船舶调度流程 | 第20-23页 |
| 3.2.1 船舶安全因素 | 第21-22页 |
| 3.2.2 潮汐因素 | 第22-23页 |
| 3.3 船舶调度模型构建 | 第23-30页 |
| 3.3.1 目标函数 | 第24-25页 |
| 3.3.2 安全因素 | 第25-27页 |
| 3.3.3 港口潮汐因素 | 第27-29页 |
| 3.3.4 约束条件 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 船舶调度蚁群算法实现 | 第31-46页 |
| 4.1 旅行商问题蚁群算法 | 第31-32页 |
| 4.1.1 基本TSP问题蚁群算法 | 第31-32页 |
| 4.2 船舶调度蚁群算法 | 第32-37页 |
| 4.2.1 转化TSP问题 | 第32-33页 |
| 4.2.2 算法基本参数设置 | 第33-37页 |
| 4.3 实验过程及实验结果 | 第37-45页 |
| 4.3.1 具体的船舶调度蚁群算法 | 第37-38页 |
| 4.3.2 实验数据 | 第38-40页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第40-43页 |
| 4.3.4 结果对比 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 VTS MIS系统与船舶调度实现 | 第46-59页 |
| 5.1 关于VTS系统 | 第46-52页 |
| 5.1.1 VTS系统的组成与意义 | 第46-47页 |
| 5.1.2 VTS信息管理系统 | 第47-52页 |
| 5.2 船舶调度模块设计与实现 | 第52-58页 |
| 5.2.1 模块设计 | 第52-58页 |
| 5.2.2 船舶调度界面 | 第58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结和期望 | 第59-61页 |
| 6.1 论文总结 | 第59页 |
| 6.2 本文存在的不足与展望 | 第59-61页 |
| 6.2.1 本文存在的不足 | 第59-60页 |
| 6.2.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
