1. 研究目的
本课题研究旨在利用webgl技术开发一套高效、可视化的集装箱港口堆场计划系统,以解决传统堆场计划方法效率低下、难以动态调整等问题。
通过构建逼真的三维堆场模型,并结合智能算法进行堆场计划的制定和优化,提升堆场空间利用率和作业效率,降低港口运营成本,提高港口竞争力。
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用以下方法和步骤:
1.文献调研:广泛查阅国内外集装箱港口堆场计划、webgl技术、三维可视化技术等相关领域的文献资料,了解相关领域的研究现状、发展趋势以及关键技术,为课题研究提供理论基础。
2.需求分析:对集装箱港口堆场计划系统的功能需求、性能需求以及数据需求进行详细分析,明确系统的设计目标和实现方案。
3.系统设计:基于需求分析的结果,设计系统的整体架构、功能模块、数据库以及用户界面等,并确定关键技术路线和实现方案。
5. 研究的创新点
本课题研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.技术创新:将webgl技术应用于集装箱港口堆场计划系统的设计与实现,探索了一种基于webgl技术的堆场三维可视化方案,为港口堆场计划提供了一种更加直观、高效的解决方案。
2.方法创新:将智能算法与三维可视化技术相结合,设计并实现了一种基于智能算法的堆场计划优化方法,能够更加有效地提高堆场空间利用率和作业效率。
3.应用创新:开发一套集堆场信息管理、堆场计划制定、堆场作业调度等功能于一体的集装箱港口堆场计划系统,为港口管理者提供一个更加便捷、高效的堆场管理工具,促进港口信息化建设。
6. 计划与进度安排
第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲
第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文
7. 参考文献(20个中文5个英文)
1. 陈超, 黄有方, 陈佳. 基于改进遗传算法的集装箱堆场作业调度研究[j]. 计算机应用研究, 2018, 35(12): 3649-3653.
2. 王晓慧, 张鹏, 冯林. 基于混合遗传算法的集装箱堆场平面规划问题研究[j]. 物流技术, 2018, 37(04): 118-121 127.
3. 李瑞, 贾云峰. 基于改进遗传算法的集装箱堆场收发箱区分配研究[j]. 计算机工程与应用, 2019, 55(07): 243-248.
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