试论粒子基于指标递阶分解集装箱码头生产计划优化

论文导读：分析45-484.2面向月度计划指标分解的优化模型求解48-524.2.1基础数据设置48-494.2.2算法求解步骤49-504.2.3算法参数选择50-514.2.4求解结果分析51-524.3本章小结52-54第5章结论与展望54-56

5.1论文总结542未来展望54-56参考文献56-60致谢60-61作者介绍61

摘要：国际集装箱运输业的快速进展,带动了集装箱码头吞吐量的不断攀升和船舶大型化的进展走势,即使在近几年航运业对比低迷的状况下,集装箱码头业务仍持续快速地进展。面临不断变化的国际经济形势、行业进展情况和市场需求状况,来自船公司与客户的敏捷化、准时化、柔性化的服务需求日益变化,如何及时地对企业计划年度内的生产活动做出相应的计划和安排并指导下层计划的制定已经成为集装箱码头经营管理者面对的主要不足。这就对集装箱码头企业的生产管理水平提出了更高的要求。企业生产管理的历程就是在充分使用各种资源及现有生产能力的前提下,科学合理地制定企业生产计划和生产任务,并有效地组织安排其生产活动,从最少的投入,最大限度地完成生产任务和目标。由此,通过优化集装箱码头的生产计划系统,来制定出合理的生产计划,对于指导码头的生产活动,提升码头企业的生产管理水平和生产效率,具有重要的作用。本论文综述了国内外集装箱码头生产计划的探讨近况,通过对码头生产历程和计划管理历程的分析探讨,引入体系工程的整体优化论述,基于指标的递阶分解,对集装箱码头综合生产计划和主生产计划进行探讨,保持了计划分解历程中优化目标由上至下的一致性。本论文主要研究整体优化办法在集装箱码头生产计划中的应用,并建立了基于指标优化的两阶段生产计划优化模型：第一阶段在企业综合计划中,考虑到码头年度生产经营目标主要是利润、吞吐量、质量等经济效益指标,从码头年箱损惩罚费用最小和年利润最大为目标,建立了面向年度计划指标分解的多目标规划模型；第二阶段在主生产计划中,考虑到码头月度计划指标主要是吞吐量和效率,从码头岸边各泊位月度装卸时间最小为目标,建立了面向月度计划指标分解的多目标规划模型。采取粒子群优化算法对上面陈述的两个模型分别进行求解,仿真算例分析表明了模型和算法的有效性。最后对探讨结果进行分析,总结了本论文的探讨成果和问题之处,并进行未来探讨的展望。关键词：集装箱码头论文生产计划论文多目标规划论文粒子群优化算法论文
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ABSTRACT6-10
第1章 绪论10-17

1.1 探讨背景及作用10-11

1.2 国内外探讨近况分析11-14

1.2.1 国内探讨近况11-13

1.2.2 国外探讨近况13-14

1.3 本论文的探讨内容14-15

1.4 本论文的探讨思路15-17

第2章 集装箱码头企业生产计划管理17-27

2.1 码头企业生产历程与特征17-19

2.

1.1 码头企业生产历程17

2.

1.2 码头企业生产历程的特征17-19

2.2 码头企业计划管理19-24

2.1 码头企业计划管理历程19-20

2.2 码头企业计划管理系统20-23

2.3 码头企业计划管理的特征23-24

2.3 码头企业生产计划编制历程24-25

2.4 现行生产计划编制有着的不足及解决案例25-26

2.5 本章小结26-27

第3章 基于指标递阶分解的生产计划优化27-40

3.1 计划指标的概念及分类27-29

3.2 基于指标递阶分解的生产计划优化办法29-39

3.

2.1 生产指标优化对策29-30

3.

2.2 面向年度计划指标分解的优化模型及求解办法30-37

3.

2.3 面向月度计划指标分解的优化模型及求解办法37-39

3.3 本章小结39-40
第4章 算例分析与验证40-54

4.1 面向年度计划指标分解的优化模型求解40-48

4.

1.1 基础数据设置40-41

4.

1.2 算法求解步骤41-42

4.

1.3 算法参数选择42-45

4.

1.4 求解结果分析45-48

4.2 面向月度计划指标分解的优化模型求解48-52
4.

2.1 基础数据设置48-49

4.

2.2 算法求解步骤49-50

4.

2.3 算法参数选择50-51

4.

2.4 求解结果分析51-52

4.3 本章小结52-54
第5章 结论与展望54-56

5.1 论文总结54

5.2 未来展望54-56

参考文献56-60
致谢60-61
作者介绍61