本文選題：港口企業(yè) + 場(chǎng)站堆場(chǎng)　； 參考：《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》2014年10期

【摘要】：為了提高港口企業(yè)的物流服務(wù)效率和服務(wù)水平,以其場(chǎng)站堆場(chǎng)堆存服務(wù)為研究對(duì)象,建立了堆場(chǎng)堆存服務(wù)計(jì)劃優(yōu)化模型,并設(shè)計(jì)了帶約束的離散多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化粒子群算法來(lái)求解該類問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提模型和算法不但能夠有效提高場(chǎng)站堆場(chǎng)空間資源利用率,而且能夠有效減少箱區(qū)翻箱以及場(chǎng)站-碼頭雙向運(yùn)輸負(fù)荷,從而既節(jié)省了物流服務(wù)資源,降低了港口企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本,又能提供較好的港口服務(wù)水平。
[Abstract]:In order to improve the logistics service efficiency and service level of the port enterprises, the optimization model of the storage service plan of the storage yard is established, taking the storage service of the yard as the research object. A constrained discrete multi-objective dynamic optimization particle swarm optimization algorithm is designed to solve this kind of problem. The experimental results show that the proposed model and algorithm can not only effectively improve the utilization rate of space resources in the yard, but also effectively reduce the load of turning over the box in the box area and the two-way transportation of the station and wharf, thus saving the logistics service resources. It reduces the operating cost of port enterprises and provides better port service level.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71171066) 國(guó)家863計(jì)劃重點(diǎn)資助項(xiàng)目(2012AA040904) 歐盟第七框架瑪麗·居里行動(dòng)計(jì)劃資助項(xiàng)目(PIRSES-GA-2011-295130)~~
【分類號(hào)】：F552;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1967672