基于启发式算法的集装箱堆场优化研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-13页 |
| ·中国集装箱运输的发展 | 第10-11页 |
| ·信息技术在集装箱港口的应用 | 第11-13页 |
| ·本论文研究的意义 | 第13页 |
| ·集装箱堆场国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·国外集装箱堆场研究现状 | 第13-14页 |
| ·国内集装箱堆场研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文的主要工作及组织结构 | 第15-18页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 作业调度问题及其相关的启发式算法研究 | 第18-38页 |
| ·作业调度问题概述 | 第18-21页 |
| ·概念 | 第18-19页 |
| ·作业调度问题的分类及其特点 | 第19-20页 |
| ·Flow-shop作业调度 | 第20-21页 |
| ·Job-shop作业调度 | 第21页 |
| ·集装箱堆场的资源配置 | 第21-24页 |
| ·集装箱堆场的空间资源 | 第22-23页 |
| ·集装箱堆场的机械资源 | 第23-24页 |
| ·启发式算法问题研究 | 第24-31页 |
| ·启发式问题概述 | 第24-25页 |
| ·人工网络神经算法 | 第25-27页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第27-28页 |
| ·模拟退火算法 | 第28-29页 |
| ·遗传算法 | 第29-30页 |
| ·算法适用性分析 | 第30-31页 |
| ·遗传算法 | 第31-38页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第31-32页 |
| ·遗传算法的结构 | 第32-35页 |
| ·遗传算法的基本流程框架 | 第35-36页 |
| ·遗传算法的特点 | 第36-38页 |
| 第3章 基于遗传算法的堆场作业调度模型研究 | 第38-50页 |
| ·集装箱堆场作业调度概况 | 第38-41页 |
| ·集装箱堆场概况 | 第38-39页 |
| ·集装箱堆场的功能 | 第39-40页 |
| ·集装箱堆场的作业流程 | 第40-41页 |
| ·堆场作业调度模型建立 | 第41-47页 |
| ·问题的描述 | 第41-43页 |
| ·模型的建立 | 第43-45页 |
| ·模型解集的说明 | 第45-47页 |
| ·基于遗传算法的模型求解 | 第47-49页 |
| ·本章小节 | 第49-50页 |
| 第4章 集装箱堆场调度模型的应用研究 | 第50-67页 |
| ·集装箱堆场系统概述 | 第50-54页 |
| ·集装箱堆场调度模型算法在实际系统中的应用 | 第54-60页 |
| ·实现过程中所用到的一些数据结构 | 第54-56页 |
| ·算法的实现 | 第56-60页 |
| ·应用结果分析与比较 | 第60-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-76页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
