基于遗传算法的港口物流船舶运输优化研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-17页 |
| ·本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·本文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 理论基础及相关知识 | 第19-28页 |
| ·遗传算法 | 第19-22页 |
| ·遗传算法的介绍 | 第19-21页 |
| ·遗传算法的应用 | 第21-22页 |
| ·协同进化 | 第22-26页 |
| ·协同进化的定义 | 第22-23页 |
| ·协同进化模型的分析 | 第23-26页 |
| ·整数规划 | 第26-27页 |
| ·整数规划模型的定义 | 第26页 |
| ·整数规划模型的分析 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于协同进化的自适应遗传算法的设计 | 第28-39页 |
| ·自适应遗传算法的设计 | 第28-31页 |
| ·自适应排序选择策略 | 第28-29页 |
| ·AGA 的详细设计 | 第29-31页 |
| ·协同进化模型的改进 | 第31-32页 |
| ·CEAGA 的详细设计 | 第32-34页 |
| ·协同进化框架的描述 | 第32-33页 |
| ·局部进化的变异策略 | 第33页 |
| ·种群内部进化的遗传操作 | 第33-34页 |
| ·CEAGA 算法描述 | 第34页 |
| ·应用实例与性能分析 | 第34-38页 |
| ·应用实例 | 第35-38页 |
| ·性能分析 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 船舶运输优化模型的建立 | 第39-51页 |
| ·客户库存管理模型的建立 | 第39-46页 |
| ·配送方式设定 | 第40-41页 |
| ·客户分组设定 | 第41-45页 |
| ·库存管理的整数规划模型 | 第45-46页 |
| ·船舶配送管理模型的建立 | 第46-50页 |
| ·船舶路线安排分析 | 第46-48页 |
| ·惩罚函数的建立 | 第48-49页 |
| ·船舶配送管理模型 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 运输优化模型的求解方法与案例分析 | 第51-64页 |
| ·库存管理模型的求解 | 第51-54页 |
| ·染色体编码设置 | 第51-52页 |
| ·初始群体设置 | 第52页 |
| ·适应度函数设置 | 第52-53页 |
| ·算法过程 | 第53-54页 |
| ·船舶配送管理模型求解 | 第54-59页 |
| ·染色体编码设置 | 第55-56页 |
| ·初始群体设置 | 第56页 |
| ·遗传算子设置 | 第56-57页 |
| ·适应度函数设置 | 第57页 |
| ·算法过程 | 第57-59页 |
| ·船舶运输优化案例分析 | 第59-63页 |
| ·案例基本信息 | 第59页 |
| ·库存管理整数规划 | 第59-62页 |
| ·运输路线安排计划 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简介 | 第72-73页 |
| 附录 | 第73-76页 |
