基于GAAA算法的码头集卡优化调度研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题意义 | 第9页 |
| ·国内外研究动态 | 第9-11页 |
| ·国外研究动态 | 第10页 |
| ·国内研究动态 | 第10-11页 |
| ·研究目标及内容 | 第11-12页 |
| ·研究目标 | 第11页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·研究方法及技术路线 | 第12-13页 |
| 第2章 遗传算法及蚁群算法 | 第13-26页 |
| ·遗传算法 | 第13-19页 |
| ·遗传算法的产生与发展 | 第13-14页 |
| ·遗传算法基本概念 | 第14-15页 |
| ·遗传算法的特点 | 第15页 |
| ·遗传算法基本步骤 | 第15-19页 |
| ·蚁群算法 | 第19-26页 |
| ·人工蚁群算法的基本思想 | 第19页 |
| ·人工蚁与真实蚂蚁的异同 | 第19-20页 |
| ·蚁群优化算法的意义 | 第20页 |
| ·蚁群算法特点 | 第20页 |
| ·人工蚁群算法的实现过程 | 第20-21页 |
| ·基于蚁群算法的集卡优化模型求解说明 | 第21-26页 |
| 第3章 集卡动态调度研究 | 第26-30页 |
| ·集卡动态实时调度 | 第26-28页 |
| ·集卡动态实时调度原则 | 第26-27页 |
| ·集卡动态实时调度算法原理 | 第27页 |
| ·集卡动态实时调度算法步骤 | 第27-28页 |
| ·拥塞定义及拥塞控制 | 第28-30页 |
| 第4章 GAAA算法在集卡调度中的应用 | 第30-43页 |
| ·算法设计 | 第30-33页 |
| ·可行点集Allowed_i~k的动态确定 | 第30-33页 |
| ·信息素更新策略 | 第33页 |
| ·路径点的选择 | 第33页 |
| ·基于信息熵改进的自适应蚁群算法 | 第33-36页 |
| ·算法步骤 | 第36-37页 |
| ·仿真实验与分析 | 第37-43页 |
| 第5章 基于WITNESS的集卡优化仿真 | 第43-48页 |
| ·WITNESS仿真实验 | 第43-47页 |
| ·仿真模型的建立 | 第43-45页 |
| ·仿真结果分析 | 第45-47页 |
| ·结论 | 第47-48页 |
| 第6章 结论 | 第48-50页 |
| ·总结 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
