1.3 研究的内容与技术路线 12-14

　　1.3.1 研究的内容 12-13

　　1.3.2 研究的技术路线 13-14

　　第2章 集装箱港口作业流程及运输网络优化方法 14-23

　　2.1 集装箱港口作业流程 14-18

　　2.1.1 进口卸船作业流程 14-15

　　2.1.2 出口装船作业流程 15-16

　　2.1.3 集装箱港口装卸工艺及相关设备配备 16-18

　　2.2 运输网络优化方法 18-22

　　2.2.1 网络优化的定义 18-19

　　2.2.2 优化方法分类 19-22

　　2.3 本章小结 22-23

　　第3章 ACO 算法的改进及建立模型 23-44

　　3.1 蚁群优化(ACO) 23-27

　　3.1.1 蚁群算法简介 23-26

　　3.1.2 蚁群算法(ACO)的流程 26-27

　　3.2 遗传算法 27-29

　　3.2.1 遗传算法简介 27-28

　　3.2.2 遗传算法的主要流程 28-29

　　3.3 建立港口集卡路径成本优化模型 29-34

　　3.3.1 影响港口集卡作业因素 30-31

　　3.3.2 成本优化模型 31-34

　　3.4 采用改进 ACO 对港口集卡路径成本模型进行优化 34-43

　　3.4.1 ACO与遗传算法的融合 34-35

　　3.4.2 ACO部分的详细算法过程 35-41

　　3.4.3 遗传算法部分的详细算法过程 41-43

　　3.5 本章小结 43-44

　　第4章 基于 ACO 天津港港口集卡作业调度优化实例分析 44-58

　　4.1 天津港集装箱码头有限公司概况 44-45

　　4.1.1 天津港集装箱码头有限公司概况 44

　　4.1.2 天津港集装箱码头有限公司设施配备 44-45

　　4.2 实证分析 45-55

　　4.2.1 天津港港口集卡路径成本优化模型数据的采集 45-49

　　4.2.2 港口集卡作业调度优化路径 49-52

　　4.2.3 优化结果对比分析 52-55

　　4.3 天津港港口集卡调度优化建议 55-57

　　4.4 本章小结 57-58

　　第5章 结论与展望 58-60

　　5.1 结论 58-59

　　5.2 展望 59-60

　　致谢 60-61

　　参考文献 61-64