基于连续泊位区域化的泊位分配策略

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1、目录目录第1章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..11.1研究的背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11.1.1选题背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..11.1.2理论意义和应用价值⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.31.2泊位分配问题国内外研究现状⋯⋯⋯.⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯51.3论文研究内容和思路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.81.3.1研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯.81.3.2研究方案⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.10第2章泊位分配问题因素分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯122.1泊位分配简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..122.1.1集装箱码头作业流程⋯

2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯122.1.2泊位分配的主要任务.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..132.2泊位分配问题的影响因素分析⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯142.2.1岸边资源对泊位分配的影响⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯142.2.2船舶相关信息对泊位分配的影响⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..152.2.3泊位及岸桥分配的方式方法对泊位分配的影响⋯⋯⋯⋯..172.2.4其他因素对泊位分配的影响⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯182.3集装箱船舶在港时间⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..18第3章基于连续泊位区域化的泊位分配问题的方法研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯213.1连续泊位的泊位分配方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..213.1.1问题描述⋯

3、⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯213.1.2连续泊位动态分配优化模型的建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2l3.2基于连续泊位区域化的泊位分配模型的建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.253.2,l问题提出⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯253.2.2考虑船舶跨泊位区域作业..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯263.2.3模型假设⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯.⋯⋯⋯273.2.4符号介绍⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯.⋯.27目录3.2.5模型建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.3.2.6一般泊位分配的流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第4章算法设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.4.1遗传算法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

4、⋯⋯4.1.1遗传算法简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4.1.2遗传算法基本术语⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..4.1.3遗传算法基本流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.。4.1.4遗传算法的优越性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..4.2遗传算法的算法设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4.2.1编码表达⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.4.2.2适应度函数的确定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..4.2.3生成初始种群⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4.2.4设计控制算法的参数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4.2.5设计遗传算法的执行过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..4.2.6确定停止运行准则⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第5章基于

5、连续泊位区域化的泊位分配模型优化与结果分析⋯⋯⋯⋯..5.1试验算例设计分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..5.1.1船舶和泊位的具体划分细则⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯..5.1.2算例生成⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.5.2结果与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第6章结论与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..6.1全文总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.6.2研究展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯参考文献⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.附录部分程序代码⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..嬲∞鲳∞船弘孔撕∞踮盯鹪弘∞

6、钉铊观钙蛎的明的沈弱鼹基于连续泊位区域化的泊位分配策略1.1研究的背景及意义第1章绪论1.1.1选题背景集装箱码头在国际运输的过程中占有十分重要的位置,尤其是泊位资源,所有被服务的船舶都需要使用泊位,因此是码头的稀缺资源,甚至是瓶颈资源,其协同作业效能决定了码头的整体作业能力。如何能够将码头的硬件设施和软件设施进行合理的利用,使集装箱在装卸作业和中转作业时,能够更加高效、快速的完成作业是其核心竞争力的关键所在。因此,合理的泊位资源分配一方面能够降低码头的运营成本,另一方面也能够提高客户满意度,使更多的船舶停靠。相关数据显示,2012年全国货物运输总量达到了412亿吨,比上年同比增长11.

7、5%。2012年我国规模以上港口的货物吞吐量已达到97.4亿吨,比上年同期相比增长6.8%。规模以上港口集装箱吞吐量17651万标准箱,增长8.1%。图1.1为2004.2011年我国集装箱的吞吐量。图1.1全幽港口集装箱吞吐量增长趋势Fig.1.1Growthtrendofnationwideports’containerthroughout中国科学院预测科学研究中心近日发布关于全球2012年排名前20名的集装第1章绪论箱港口的预

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