| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11页 |
| 1.3 主要内容和技术路线图 | 第11-15页 |
| 1.3.1 本文主要创新内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 本文的研究框架 | 第12-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 车辆调度问题相关理论基础 | 第16-24页 |
| 2.1 装箱问题与车辆路径问题 | 第16-17页 |
| 2.1.1 装箱问题 | 第16页 |
| 2.1.2 车辆路径问题 | 第16-17页 |
| 2.2 带时间窗车辆调度问题的主要分类 | 第17-20页 |
| 2.3 车辆调度问题的求解方法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 精确算法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 启发式算法 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 港口集装箱运输车辆调度问题基础模型研究 | 第24-31页 |
| 3.1 问题背景的提出 | 第24-25页 |
| 3.2 模型的建立 | 第25-27页 |
| 3.3 算法设计及案例分析 | 第27-30页 |
| 3.3.1 算法设计 | 第27页 |
| 3.3.2 案例结果分析 | 第27-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 带混合时间窗的港口集装箱运输车辆调度模型研究 | 第31-41页 |
| 4.1 带混合时间窗的港口集装箱运输车辆调度模型 | 第31-35页 |
| 4.1.1 问题背景 | 第31页 |
| 4.1.2 问题描述 | 第31-32页 |
| 4.1.3 建立模型 | 第32-35页 |
| 4.2 遗传算法 | 第35-40页 |
| 4.2.1 遗传算法的原理介绍 | 第35-37页 |
| 4.2.2 本文遗传算法的设计 | 第37-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 案例实验分析 | 第41-49页 |
| 5.1 案例情况说明 | 第41页 |
| 5.2 过程及结果分析 | 第41-48页 |
| 5.2.1 参数设置过程 | 第41-44页 |
| 5.2.2 规模效益分析 | 第44-48页 |
| 5.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 总结与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53页 |