| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 论文研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 论文研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 2 机场货运站集装立库区工艺布局特点与作业模式分析 | 第15-21页 |
| 2.1 机场货运站各作业区域布局介绍 | 第15-16页 |
| 2.2 机场货运站集装立库的主要物流设备 | 第16-18页 |
| 2.3 机场货运站集装立库区工艺布局的特点 | 第18-19页 |
| 2.4 集装立库区出库作业模式分析 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 机场货运站ETV单机调度优化问题分析与建模 | 第21-33页 |
| 3.1 调度优化问题的描述 | 第21-22页 |
| 3.2 数学模型的建立 | 第22-30页 |
| 3.2.1 模型建立的条件假设 | 第22页 |
| 3.2.2 货位编号 | 第22-23页 |
| 3.2.3 机场货运站物流设备参数设定 | 第23-24页 |
| 3.2.4 ETV运行的位移/时间模型的建立 | 第24-29页 |
| 3.2.5 ETV调度作业的目标函数建立 | 第29-30页 |
| 3.3 遗传算法求解调度优化问题 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 4 自适应遗传算法的改进研究 | 第33-47页 |
| 4.1 遗传算法概述 | 第33页 |
| 4.2 遗传算法基本操作过程 | 第33-39页 |
| 4.2.1 遗传算法基本算子 | 第33-37页 |
| 4.2.2 遗传算法流程图 | 第37-39页 |
| 4.3 自适应遗传算子的改进 | 第39-42页 |
| 4.3.1 选择算子的改进 | 第39-40页 |
| 4.3.2 交叉算子、变异算子的改进 | 第40-42页 |
| 4.4 测试函数对算法改进效果的验证 | 第42-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 机场货运站ETV单机调度优化模型的求解与实验仿真 | 第47-58页 |
| 5.1 优化样本及参数设定 | 第47-49页 |
| 5.2 算法实现方法 | 第49-53页 |
| 5.2.1 个体编码方法 | 第49-50页 |
| 5.2.2 初始种群的产生 | 第50页 |
| 5.2.3 目标函数和适应度函数的确定 | 第50-51页 |
| 5.2.4 算法选择、交叉、变异操作 | 第51-53页 |
| 5.2.5 末代终止条件判断 | 第53页 |
| 5.3 链式调度与标准遗传算法优化调度的性能比较 | 第53-55页 |
| 5.4 自适应遗传算法与改进改进自适应遗传算法的调度优化效果比较 | 第55-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 论文总结 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第64页 |
