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基于知识与仿真的集装箱堆场作业计划研究
| 论文题名： | 基于知识与仿真的集装箱堆场作业计划研究 |
| 关键词： | 集装箱运输;集装箱堆放;堆场作业;遗传算法 |
| 摘要： | 本文按不同的作业类型，对国内外学者就空间资源和设备资源的配置两个方面的研究现状进行了分析。 文章针对集装箱堆场箱位分配问题中规则因素较强的特点，建立基于知识的箱位分配计划方法。首先，描述了该问题中知识构成、表示及获取方法；然后，提出了基于知识的箱位分配模型，包括分配区域划分、作业模式及规则匹配、最优箱位选择三个部分。针对集装箱堆场的提箱作业优化问题，提出了一个以作业成本最小化为目标的多阶段决策优化模型，该模型由2部分组成：倒箱优化模型和最短路搜索模型。同时设计了一个内外两层的嵌套遗传算法，内层算法负责搜索最短路径，外层算法优化倒箱作业过程。遗传算法中引入了父代参与选择和最优个体保留两种改进策略，并对GA的编码解码设计和适应度函数设计作了重点讨论。 |
| 作者： | 沈剑峰 |
| 专业： | 管理科学与工程 |
| 导师： | 金淳 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连理工大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
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