本文關(guān)鍵詞：大型機(jī)場貨運(yùn)站ETV單機(jī)調(diào)度優(yōu)化問題研究

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【摘要】：經(jīng)濟(jì)全球化的時代,在信息技術(shù)和電子商務(wù)的推動下,航空貨運(yùn)正占據(jù)越來越重要的地位,給相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展及科學(xué)研究工作帶來了重大機(jī)遇和嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。航空貨運(yùn)作為第三利潤源,對降低企業(yè)生產(chǎn)成本起著越來越關(guān)鍵的作用,而航空貨運(yùn)站的貨物處理效率是制約航空貨運(yùn)效率的主要因素。航空貨物主要以集裝器承載的方式進(jìn)行運(yùn)輸,貨運(yùn)站內(nèi)集裝立庫是處理集裝貨物的主要區(qū)域,其效率是貨運(yùn)站整體效率鏈上的關(guān)鍵一環(huán)。集裝立庫核心物流裝備—升降式轉(zhuǎn)運(yùn)車的效率又是影響集裝立庫工作效率的關(guān)鍵因素。因此,論文研究通過提高升降式轉(zhuǎn)運(yùn)車的調(diào)度效率來提高集裝貨物的處理效率,從而促進(jìn)貨運(yùn)站整體工作效率的提升。通過參閱大量相關(guān)文獻(xiàn)并結(jié)合實(shí)際調(diào)度情況,論文詳細(xì)研究了機(jī)場貨運(yùn)站集裝立庫的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及升降式轉(zhuǎn)運(yùn)車調(diào)度過程的特殊性,在此基礎(chǔ)上建立了貨物出庫調(diào)度模型,針對模型特點(diǎn)選擇遺傳算法對其進(jìn)行了求解。通過實(shí)例仿真計(jì)算驗(yàn)證,表明該方法能較有效地提升升降式轉(zhuǎn)運(yùn)車的調(diào)度效率,從而提升集裝立體庫及貨運(yùn)站工作效率。本文進(jìn)行的主要工作有:分析了機(jī)場貨運(yùn)站集裝貨物處理區(qū)的出庫調(diào)度問題,把其抽象為置換流水線車間調(diào)度問題進(jìn)行求解。建立在單載具工作環(huán)境下,以完成貨物出庫用時最短為目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型。通過對比分析,選擇智能算法中的遺傳算法對集裝貨物出庫調(diào)度問題進(jìn)行求解,對標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的交叉算子與變異算子進(jìn)行改進(jìn),改善了“早熟”現(xiàn)象,其有效性通過測試函數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證。針對某大型機(jī)場的實(shí)際工程案例,使用改進(jìn)自適應(yīng)遺傳算法對其進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化計(jì)算及仿真。仿真結(jié)果表明,應(yīng)用該方法完成集裝貨物出庫作業(yè)的調(diào)度優(yōu)化,比傳統(tǒng)作業(yè)模式效率有了比較明顯的提升。算法的實(shí)效性也能滿足工程需求,具有較好的工程價值與一定的理論價值。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)場貨運(yùn)站 集裝立庫 出庫作業(yè) 調(diào)度優(yōu)化 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V353
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 論文研究背景及意義9-11
• 1.1.1 論文研究背景9-10
• 1.1.2 論文研究意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容13-15
• 2 機(jī)場貨運(yùn)站集裝立庫區(qū)工藝布局特點(diǎn)與作業(yè)模式分析15-21
• 2.1 機(jī)場貨運(yùn)站各作業(yè)區(qū)域布局介紹15-16
• 2.2 機(jī)場貨運(yùn)站集裝立庫的主要物流設(shè)備16-18
• 2.3 機(jī)場貨運(yùn)站集裝立庫區(qū)工藝布局的特點(diǎn)18-19
• 2.4 集裝立庫區(qū)出庫作業(yè)模式分析19-20
• 2.5 本章小結(jié)20-21
• 3 機(jī)場貨運(yùn)站ETV單機(jī)調(diào)度優(yōu)化問題分析與建模21-33
• 3.1 調(diào)度優(yōu)化問題的描述21-22
• 3.2 數(shù)學(xué)模型的建立22-30
• 3.2.1 模型建立的條件假設(shè)22
• 3.2.2 貨位編號22-23
• 3.2.3 機(jī)場貨運(yùn)站物流設(shè)備參數(shù)設(shè)定23-24
• 3.2.4 ETV運(yùn)行的位移/時間模型的建立24-29
• 3.2.5 ETV調(diào)度作業(yè)的目標(biāo)函數(shù)建立29-30
• 3.3 遺傳算法求解調(diào)度優(yōu)化問題30-31
• 3.4 本章小結(jié)31-33
• 4 自適應(yīng)遺傳算法的改進(jìn)研究33-47
• 4.1 遺傳算法概述33
• 4.2 遺傳算法基本操作過程33-39
• 4.2.1 遺傳算法基本算子33-37
• 4.2.2 遺傳算法流程圖37-39
• 4.3 自適應(yīng)遺傳算子的改進(jìn)39-42
• 4.3.1 選擇算子的改進(jìn)39-40
• 4.3.2 交叉算子、變異算子的改進(jìn)40-42
• 4.4 測試函數(shù)對算法改進(jìn)效果的驗(yàn)證42-46
• 4.5 本章小結(jié)46-47
• 5 機(jī)場貨運(yùn)站ETV單機(jī)調(diào)度優(yōu)化模型的求解與實(shí)驗(yàn)仿真47-58
• 5.1 優(yōu)化樣本及參數(shù)設(shè)定47-49
• 5.2 算法實(shí)現(xiàn)方法49-53
• 5.2.1 個體編碼方法49-50
• 5.2.2 初始種群的產(chǎn)生50
• 5.2.3 目標(biāo)函數(shù)和適應(yīng)度函數(shù)的確定50-51
• 5.2.4 算法選擇、交叉、變異操作51-53
• 5.2.5 末代終止條件判斷53
• 5.3 鏈?zhǔn)秸{(diào)度與標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法優(yōu)化調(diào)度的性能比較53-55
• 5.4 自適應(yīng)遺傳算法與改進(jìn)改進(jìn)自適應(yīng)遺傳算法的調(diào)度優(yōu)化效果比較55-57
• 5.5 本章小結(jié)57-58
• 6 總結(jié)與展望58-60
• 6.1 論文總結(jié)58
• 6.2 展望58-60
• 致謝60-61
• 參考文獻(xiàn)61-64
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果64

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本文編號：838650