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集装箱码头机械配置与调度策略研究
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集装箱码头机械配置与调度策略研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 绪论第12-25页
　　· 论文研究背景与意义第12-15页
　　　　· 研究背景第12-13页
　　　　· 研究目的第13-14页
　　　　· 研究意义第14-15页
　　· 国内外研究现状第15-22页
　　　　· 岸桥调度第15-16页
　　　　· 堆场作业机械调度第16-17页
　　　　· 水平运输机械调度第17-20页
　　　　· 集装箱装卸各环节的集成调度第20-22页
　　　　· 尚需深入研究的问题第22页
　　· 研究内容和论文结构第22-25页
　　　　· 研究内容第22-24页
　　　　· 论文结构第24-25页
第2章 集装箱码头机械配置与调度策略优化的理论与方法第25-41页
　　· 引言第25页
　　· 运筹学方法第25-27页
　　　　· 表上作业法第26页
　　　　· 匈牙利算法第26页
　　　　· 动态规划方法第26页
　　　　· C-W节约算法第26-27页
　　· 遗传算法第27-31页
　　　　· 遗传算法的基本组成第28页
　　　　· 改进遗传算法第28-30页
　　　　· 遗传算法在集装箱码头调度优化中的应用第30-31页
　　· 多目标遗传算法第31-33页
　　　　· 基本概念第31-32页
　　　　· 关键技术第32-33页
　　· 排队论与排队网络第33-35页
　　　　· 排队系统的组成和特征第33-34页
　　　　· 排队网络的优化控制第34页
　　　　· 排队论和排队网络在集装箱码头相关研究中的应用第34-35页
　　· 系统仿真技术第35-37页
　　　　· 离散事件动态系统的建模技术第35-36页
　　　　· 系统仿真的工作流程第36页
　　　　· 仿真软件第36-37页
　　　　· 系统仿真在集装箱码头的应用特点第37页
　　· 强化学习方法第37-40页
　　　　· 强化学习的基本原理和结构第38页
　　　　· 常见的强化学习算法第38-39页
　　　　· 强化学习方法在调度优化中的应用第39-40页
　　· 本章小结第40-41页
第3章 集装箱码头机械配置模型的建立与求解第41-73页
　　· 引言第41页
　　· 集装箱码头装卸机械第41-43页
　　　　· 岸边装卸机械第41-42页
　　　　· 堆场作业机械第42页
　　　　· 水平运输机械第42-43页
　　· 集装箱码头装卸机械的配置问题第43-44页
　　· 龙门吊的配置第44-62页
　　　　· 问题的描述第44-47页
　　　　· 龙门吊配置模型第47-49页
　　　　· 龙门吊配置模型的多目标遗传算法第49-56页
　　　　· 算例与分析第56-62页
　　· 集卡的配置第62-72页
　　　　· 问题的描述第62-65页
　　　　· 集卡配置模型第65-67页
　　　　· 集卡配置模型的多目标遗传算法第67-70页
　　　　· 算例与分析第70-72页
　　· 本章小结第72-73页
第4章 集装箱码头机械配置的仿真优化第73-94页
　　· 引言第73页
　　· 集装箱码头机械配置仿真优化的基本流程第73-75页
　　　　· 系统定义第73-74页
　　　　· 系统建模第74-75页
　　　　· 仿真建模第75页
　　· 集装箱码头装卸系统排队网络模型第75-78页
　　　　· 系统边界第75页
　　　　· 集装箱码头装卸系统排队网络特点第75-76页
　　　　· 集装箱码头装卸系统排队网络节点第76-78页
　　· 集装箱码头装卸作业仿真模型第78-82页
　　　　· 仿真模型的基本单元和假设条件第79-80页
　　　　· 模型一第80-82页
　　　　· 模型二第82页
　　· 仿真试验第82-93页
　　　　· 模型一仿真试验第82-90页
　　　　· 模型二仿真试验第90-93页
　　· 本章小结第93-94页
第5章 堆场作业机械调度策略优化第94-124页
　　· 引言第94页
　　· 龙门吊在堆场箱区间的分配第94-110页
　　　　· 问题描述第94-97页
　　　　· 龙门吊分配的MOMIP模型第97-100页
　　　　· 龙门吊分配的网络流模型第100-102页
　　　　· 基于网络流的启发式算法第102-107页
　　　　· 算例分析第107-110页
　　· 龙门吊在堆场箱区内的调度第110-123页
　　　　· 问题描述第110-113页
　　　　· 模型的建立第113-116页
　　　　· 求解算法第116-122页
　　　　· 算例分析第122-123页
　　· 本章小结第123-124页
第6章 水平运输机械调度策略优化第124-145页
　　· 引言第124页
　　· 集卡作业调度的特点第124-126页
　　· 集卡调度模型与算法第126-137页
　　　　· 集卡的滚动调动法第126-128页
　　　　· 集卡调度模型的建立第128-130页
　　　　· WTD启发式算法第130-131页
　　　　· 改进遗传算法第131-134页
　　　　· 算例与分析第134-137页
　　· 基于强化学习的集卡调度策略第137-144页
　　　　· 集卡调度的强化学习模型第138-141页
　　　　· 仿真分析第141-144页
　　· 本章小结第144-145页
第7章 总结与展望第145-148页
　　· 全文总结第145-147页
　　· 研究展望第147-148页
参考文献第148-154页
致谢第154-155页
攻读博士学位期间发表的论文和参与的科研项目第155 页

本篇论文共155页，点击这进入下载页面。
 
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