大宗散货码头群泊位—堆场集成调度优化研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·本文研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| ·研究方法和技术路线 | 第11-12页 |
| ·研究方法 | 第11页 |
| ·技术路线 | 第11-12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 文献综述 | 第14-20页 |
| ·泊位与堆场调度研究现状 | 第14-16页 |
| ·泊位调度问题研究现状 | 第14-15页 |
| ·堆场调度问题研究现状 | 第15页 |
| ·泊位与堆场联合调度问题研究现状 | 第15-16页 |
| ·智能算法应用于调度问题研究现状 | 第16-18页 |
| ·文献评述 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第3章 问题描述与模型构建 | 第20-29页 |
| ·问题描述 | 第20-23页 |
| ·大宗散货码头群集成调度 | 第20-21页 |
| ·码头内部泊位和堆场集成调度 | 第21-22页 |
| ·大宗散货码头群泊位-堆场集成调度 | 第22-23页 |
| ·模型构建 | 第23-26页 |
| ·模型假设 | 第23-24页 |
| ·符号定义 | 第24-25页 |
| ·目标函数设定 | 第25-26页 |
| ·约束条件设定 | 第26页 |
| ·模型分析 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第4章 混合粒子群算法设计及性能测试 | 第29-42页 |
| ·粒子群优化算法介绍 | 第29-33页 |
| ·智能优化算法简介 | 第29-30页 |
| ·粒子群算法基本原理 | 第30页 |
| ·粒子群优化算法的数学模型分析 | 第30-31页 |
| ·粒子群优化算法的求解步骤 | 第31-32页 |
| ·粒子群优化算法的伪代码描述 | 第32-33页 |
| ·粒子群优化算法的性能测试 | 第33-34页 |
| ·混合粒子群算法详细设计 | 第34-41页 |
| ·粒子的编码方式 | 第34-36页 |
| ·适应度函数设计 | 第36-37页 |
| ·种群初始化 | 第37页 |
| ·粒子的更新方式 | 第37-38页 |
| ·粒子的模拟退火操作 | 第38-40页 |
| ·混合粒子群算法流程 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 实证研究 | 第42-50页 |
| ·舟山群岛大宗散货码头群现状 | 第42页 |
| ·基础数据与算法参数设置 | 第42-43页 |
| ·灵敏度分析 | 第43-45页 |
| ·实验结果对比分析 | 第45-48页 |
| ·HPSO算法性能分析 | 第45-46页 |
| ·集成调度与原始调度对比分析 | 第46-47页 |
| ·集成调度与独立调度对比分析 | 第47-48页 |
| ·码头群集成调度实施策略 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第6章 总结与展望 | 第50-53页 |
| ·本文总结 | 第50-51页 |
| ·主要研究成果 | 第50-51页 |
| ·创新之处 | 第51页 |
| ·研究展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参与的项目 | 第60-61页 |
