启发式算法在集装箱堆场优化中的应用研究

"这篇论文是关于基于启发式算法的集装箱堆场优化研究，由张仁星撰写，指导教师为陈佳教授，属于大连海事大学管理科学与工程专业的工学硕士论文。论文完成于2011年5月，答辩于同年6月25日。该研究探讨了在物流运输压力下，如何通过优化方法提升集装箱堆场的运营效率。尽管摘要部分英文不完整，但可以推测论文可能涉及使用启发式算法来解决集装箱堆场的布局、存储和搬运等问题，以提高整体操作的效率和降低成本。此外，论文还包括原创性声明和学位论文版权使用授权书，表明作者同意学校保留和使用论文的权利，并允许论文被收录进相关学术数据库。" 本文的核心内容可能包括以下几个知识点： 1. 启发式算法：启发式算法是一种用于求解复杂优化问题的有效方法，如遗传算法、模拟退火、粒子群优化等。在集装箱堆场优化中，启发式算法可以用来寻找近似最优解，快速安排集装箱的存储位置和搬运路径。 2. 集装箱堆场运营：堆场的运营涉及到集装箱的接收、存储、检索和发送等多个环节，需要考虑空间利用率、作业效率、设备调度等多个因素。优化的目标通常是最大化吞吐量、最小化等待时间或降低运营成本。 3. 物流运输压力：随着全球贸易的增加，物流运输压力增大，对堆场的运营效率提出了更高要求。优化堆场布局和操作流程可以缓解这种压力，提高港口的竞争力。 4. 管理科学与工程：该学科领域关注如何应用科学方法和工程原理解决管理问题，包括物流、供应链、设施规划等方面，此论文即是该领域的实践应用。 5. 论文写作规范：论文包括了原创性声明和版权使用授权，这是学术界的基本要求，确保了研究的原创性和知识产权的保护。 6. 学位论文要求：论文的完成和答辩时间表明，这是一篇满足学术标准的学位论文，通过了专家评审和公开答辩，体现了作者在该领域的研究能力和理论水平。 7. 数据库收录：论文被授权收录到中国优秀博硕士学位论文全文数据库和中国学位论文全文数据库，这有助于研究成果的传播和学术交流，也增加了作者和指导教师的学术影响力。