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中转型煤炭码头生产物流集成调度模型与优化

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第9-22页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 煤炭码头生产物流系统发展现状第10-13页
        1.2.1 煤炭码头装卸设备及工艺发展现状第10-12页
        1.2.2 煤炭码头信息化管理发展现状第12-13页
    1.3 码头生产调度国内外研究现状第13-19页
        1.3.1 单一作业环节调度研究第13-18页
        1.3.2 多作业环节集成调度研究第18-19页
    1.4 存在的问题第19-20页
    1.5 论文的主要内容第20-22页
第2章 中转型煤炭码头生产物流系统分析第22-28页
    2.1 码头装卸工艺及生产组织第22-25页
        2.1.1 中转型煤炭码头的装卸工艺第22-23页
        2.1.2 中转型煤炭码头生产组织第23-24页
        2.1.3 中转型煤炭码头生产组织优化方法第24-25页
    2.2 中转型煤炭码头生产物流系统特点第25-26页
    2.3 煤炭码头生产物流系统集成优化原理第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 中转型煤炭码头集成调度分析与模型研究第28-39页
    3.1 中转型煤炭码头装卸作业调度第28-30页
        3.1.1 卸船生产调度第28-29页
        3.1.2 堆场生产调度第29页
        3.1.3 装船生产调度第29-30页
    3.2 煤炭码头生产物流调度影响因素分析第30-31页
    3.3 中转型煤炭码头生产物流集成调度问题描述第31-33页
        3.3.1 集成调度问题描述第31-32页
        3.3.2 集成调度概念模型第32-33页
    3.4 中转型煤炭码头生产物流集成调度数学模型第33-38页
        3.4.1 模型假设第33页
        3.4.2 模型重要符号说明第33-36页
        3.4.3 目标函数及模型约束第36-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第4章 中转型煤炭码头集成调度问题算法研究第39-49页
    4.1 中转型煤炭码头集成调度求解方案设计第39-40页
    4.2 启发式算法求解初始种群第40-41页
    4.3 基于启发式的遗传算法设计第41-48页
        4.3.1 基于启发式的遗传算法的基本流程第41-42页
        4.3.2 个体编码方案设计第42-44页
        4.3.3 种群初始化第44页
        4.3.4 适应度函数第44页
        4.3.5 遗传操作第44-46页
        4.3.6 基因解码第46-48页
    4.4 本章小结第48-49页
第5章 算例分析第49-58页
    5.1 案例描述第49-53页
    5.2 算法求解第53-57页
        5.2.1 算法参数确定第53页
        5.2.2 实验结果及分析第53-57页
    5.3 本章小结第57-58页
第6章 总结第58-60页
    6.1 研究成果第58-59页
    6.2 展望第59-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-66页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第66页
攻读硕士学位期间参加的科研项目第66页

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