基于遗传算法的大坝土石料运输智能动态调配应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 项目研究背景及选题意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 土石料调配的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 实时监控在工程中的运用情况 | 第12页 |
| 1.2.3 遗传算法在调度问题中的应用现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文研究内容和组织结构 | 第13-15页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 土石料调配建模理论 | 第15-23页 |
| 2.1 土石料调配交通运输概述 | 第15-18页 |
| 2.1.1 土石料调配交通运输概述 | 第15-16页 |
| 2.1.2 土石料运输过程描述 | 第16-17页 |
| 2.1.3 土石料交通运输影响因素分析 | 第17-18页 |
| 2.2 土石料调配建模分析 | 第18-19页 |
| 2.3 土石料调配数学模型 | 第19-23页 |
| 第三章 改进遗传算法的应用研究 | 第23-39页 |
| 3.1 常用调度路径优化方法 | 第23-27页 |
| 3.1.1 精确算法 | 第24-25页 |
| 3.1.2 启发式算法 | 第25-27页 |
| 3.2 基本遗传算法介绍 | 第27-31页 |
| 3.2.1 遗传算法基本思想 | 第27页 |
| 3.2.2 遗传算法的基本操作及优缺点 | 第27-31页 |
| 3.3 改进遗传算法的一般步骤 | 第31-35页 |
| 3.4 实验结果实例与分析 | 第35-39页 |
| 第四章 土石料智能动态调配可视化系统实现 | 第39-51页 |
| 4.1 系统架构设计 | 第39-40页 |
| 4.2 海量数据清洗与存储 | 第40-43页 |
| 4.3 智能动态调配应用实现 | 第43-51页 |
| 4.3.1 碾压仓面厚度 3D分析 | 第43-45页 |
| 4.3.2 碾压遍数统计分析 | 第45-48页 |
| 4.3.3 土石料动态运输分析 | 第48页 |
| 4.3.4 平台其余统计分析 | 第48-51页 |
| 第五章 系统测试 | 第51-55页 |
| 5.1 测试目的 | 第51页 |
| 5.2 测试方法 | 第51-52页 |
| 5.3 测试用例 | 第52-55页 |
| 第六章 总结和展望 | 第55-57页 |
| 6.1 论文总结 | 第55页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 发表论文和参加科研情况 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
