堆场作业优化：模型与算法探究

"这篇硕士学位论文主要探讨了堆场作业的两个优化模型与算法，由杭州电子科技大学的李伟娟在导师陈光亭教授和陈永副教授的指导下完成，完成于2018年3月。论文首先介绍了组合优化问题的基础理论，包括问题定义、计算复杂性以及近似算法和算法性能比较。然后，它专注于堆场作业中的两个具体优化问题，并详细阐述了这两个问题的背景和重要性。尽管没有给出具体的标签，但可以推断论文的核心内容可能涉及运筹学与控制论的理论应用，旨在提高堆场作业效率和优化资源配置。" 详细知识点: 1. **组合优化问题**: 这是运筹学中的一个关键领域，涉及到寻找最佳解决方案来解决有限数量的离散选择问题。例如，在堆场作业中，可能需要确定最优的货物堆放顺序、设备调度或路径规划，以最大化效率或最小化成本。 2. **计算复杂性**: 计算复杂性理论分析了问题解决的难度，它涉及到算法的时间和空间需求。在堆场作业的优化问题中，了解一个问题是属于P类（多项式时间可解）还是NP类（非确定性多项式时间）对于选择合适的算法至关重要。 3. **近似算法**: 当面对计算复杂度高的问题时，近似算法是常用的方法，它们能在合理的时间内找到接近最优解的解决方案。在堆场作业中，由于实际操作的限制，可能无法找到绝对最优解，因此近似算法的应用尤为重要。 4. **堆场作业优化问题**: 论文中的重点可能包括如何有效地调度装卸设备、减少等待时间、优化货物的存储位置等，这些问题可能通过建立数学模型并设计相应的算法来解决。 5. **运筹学与控制论**: 运筹学是运用数学工具解决实际问题的科学，而控制论则关注系统行为的分析和控制。在堆场作业中，这两者可能结合使用，通过建模和反馈控制策略来优化作业流程。 6. **指导教师**: 导师陈光亭教授和陈永副教授在运筹学和控制论方面具有专业背景，他们的指导对于论文中理论与实践的结合至关重要。 7. **学术诚信声明**: 论文作者李伟娟承诺论文是其独立研究的成果，表明了学术界对于原创性和诚信的重视，这也是科研活动的基本准则。 通过对这些知识点的深入理解，读者可以期待这篇论文提供了关于堆场作业优化问题的创新解决方案，可能包括新的模型构建方法和算法设计，以提升物流行业的运营效率。