1. 研究目的与意义（文献综述）

1. 研究目的及意义

1.1研究背景及意义

港口作为一个从事货物装卸、搬运、储存以及加工的场所，是水陆运输的枢纽。尽管近几年航运市场不够景气，但我国港口集装箱运输业仍在发展，而港口码头通过能力不足、作业效率低等问题一直存在，一直在阻碍集装箱运输业的发展，降低了港口集装箱物流的效率。港口集装箱物流系统中运输效率的高低直接影响港口物流发展水平。且港口作为国际供应链重要的一环，已从区域性竞争演变为世界范围内的竞争。集装箱港口若想在竞争中胜出，就势必要提高其运作效率。而在集装箱港口的现场工作中，集卡是实现港口高作业效率的主要水平机械。因此，要提高港口运作效率，势必要提高集卡的运作效率，因而需要对集卡的运行路径进行优化。

2. 研究的基本内容与方案

2.研究的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施

2.1研究内容及目标

本文的研究大纲如下：

集卡-双装卸桥作业面协同生产模式研究

1.绪论

1.1研究背景与意义

1.2国内外研究现状

1.3主要研究内容及技术路线

2.集卡-装卸桥生产作业模式分析

2.1集卡-装卸桥作业生产模式现状

2.2目前存在的问题

3.集卡-双装卸桥作业面协同生产模式分析

3.1问题描述

3.2基于“作业面”生产模式集卡路径优化

3.2.1基本假设

3.2.2模型描述

3.3算法选择

3.4路径优化

4.集卡运行方案仿真模拟

4.1仿真软件的选择及参数设定

4.2仿真模拟结果分析

5.研究结论与展望

5.1研究结论

5.2展望

研究的主要内容包括：

（1）先论述本次研究的背景及意义，概述国内外关于港口集装箱路径优化问题的研究现状，并对比指出其中存在的问题。

(2)论述集卡-装卸桥作业生产模式的现状，分别阐述“作业线”和“作业面”两种生产模式的特点，通过比较论证基于“作业面”集卡-装卸桥生产模式更具发展优势。

(3)论述以最短路径为目标的集卡调度模型，综合考虑影响集卡运作效率及集卡运作成本的因素，构建基于“作业面”生产模式的集卡路径优化模型。

(4)概述蚁群算法以及遗传算法的基础理论特点，并论述基于遗传蚁群算法的港口集卡路径优化算法步骤。将路径优化的最终结果通过仿真模拟验证其有效性。

本文的研究目标是通过遗传蚁群算法实现对港口集卡的路径优化，在运行成本不变或降低的基础上，缩短集卡运行路径，提高集卡运作效率。

2.2拟采用的技术方案

本文拟采取定性分析与定量分析相结合的方法对港口集卡路径优化问题进行研究分析。首先用定性的方法从港口集装箱进出口业务、港口装卸工艺、集卡的作业生产模式三个方面来分析影响集卡运作效率的因素，然后构建以最短路径为目标的面向“作业面”生产模式的集卡路径优化模型，拟采用遗传蚁群算法对该模型进行求解，最后对求解结果进行仿真模拟以验证其有效性。

本文的技术路线图2-2-1所示：

图2-2-1

3. 研究计划与安排

3. 进度安排

完成背景及国内外现状研究，提出存在的问题，并对集卡-装卸桥作业生产模式现状进行研究提出问题。

—————于2017.3.20前完成

4. 参考文献（12篇以上）

4. 阅读的参考文献

[1]汪翼，孙林岩，李刚.集装箱车辆调度问题的变领域禁忌搜索算法[j].东北

大学学报:自然科学版，2009，30（4）：503-506.