| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-18页 |
| ·车辆路径问题的研究 | 第12-14页 |
| ·港口集卡路径问题的研究 | 第14-18页 |
| ·目前研究中存在的问题 | 第18页 |
| ·研究内容与研究方法 | 第18-21页 |
| ·研究内容 | 第18-19页 |
| ·研究方法 | 第19-20页 |
| ·本文创新点 | 第20-21页 |
| 第2章 港口集装箱作业系统分析 | 第21-31页 |
| ·车辆路径问题概述 | 第21-25页 |
| ·VRP 数学模型 | 第21-22页 |
| ·车辆路径问题的优化算法 | 第22-25页 |
| ·集装箱港口基本组成 | 第25-28页 |
| ·集装箱港口主要设施 | 第26-27页 |
| ·集装箱港口装卸搬运设备 | 第27-28页 |
| ·集装箱港口物流系统 | 第28-30页 |
| ·集装箱港口物流系统的构成 | 第28页 |
| ·集装箱进出口的业务流程 | 第28-30页 |
| ·集装箱装卸工艺系统 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 港口集卡路径成本优化模型 | 第31-41页 |
| ·港口集卡作业模式分析 | 第31-33页 |
| ·面向“作业路”的传统集卡作业模式 | 第31-32页 |
| ·面向“作业面”的集卡作业模式 | 第32-33页 |
| ·基于最短路径和最小等待时间的集卡调度模型 | 第33-35页 |
| ·基于最短路径的集卡调度模型 | 第33-34页 |
| ·基于最小等待时间的集卡调度模型 | 第34-35页 |
| ·港口集卡路径成本分析 | 第35-37页 |
| ·影响港口集卡作业效率的因素 | 第35-36页 |
| ·港口集卡路径成本构成 | 第36-37页 |
| ·面向“作业面”的港口集卡路径成本优化模型建立 | 第37-40页 |
| ·模型的假设条件 | 第37-38页 |
| ·模型的符号说明 | 第38-39页 |
| ·模型的建立 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于GA-ACO 的港口集卡路径优化算法设计 | 第41-63页 |
| ·蚁群算法的基础理论 | 第41-48页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第42-44页 |
| ·蚁群算法的实现步骤 | 第44-45页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第45-46页 |
| ·改进的蚁群优化算法 | 第46-48页 |
| ·遗传算法的基础理论 | 第48-53页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第48-49页 |
| ·遗传算法的要素分析 | 第49-52页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第52-53页 |
| ·遗传蚁群算法的基础理论 | 第53-58页 |
| ·遗传算法与蚁群算法相融合的基本思想 | 第53-54页 |
| ·基于遗传蚁群算法的港口集卡路径优化算法步骤 | 第54-58页 |
| ·集卡路径优化的算法设计 | 第58-62页 |
| ·路径编码 | 第58-59页 |
| ·适应度函数 | 第59-60页 |
| ·遗传操作的确定 | 第60-62页 |
| ·算法控制参数的选择 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 天津港集卡路径优化的实证分析 | 第63-77页 |
| ·天津港集装箱码头有限公司概况 | 第63-65页 |
| ·TCT 概述 | 第63页 |
| ·TCT 设备设施现状 | 第63-64页 |
| ·TCT 操作管理系统 | 第64-65页 |
| ·实证分析 | 第65-74页 |
| ·港口集卡路径成本优化模型的数据获取 | 第65-68页 |
| ·港口集卡最佳的行驶路径方案 | 第68-71页 |
| ·优化结果对比分析 | 第71-74页 |
| ·提高天津港集卡路径管理水平的对策与建议 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 结论与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 作者简介 | 第85-86页 |
| 发表的论文和科研成果 | 第86-87页 |