1. 本选题研究的目的及意义
随着全球贸易的持续增长和港口自动化进程的加速推进，无人港口作为未来港口的发展方向，正受到越来越广泛的关注。
无人港口利用人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术，实现港口作业的自动化、智能化和无人化，能够显著提高港口作业效率、降低运营成本、减少安全风险，对提升港口竞争力和推动港口转型升级具有重要意义。
然而，高吞吐量下无人港口的调度优化问题也面临着前所未有的挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
无人港口调度优化问题是近年来国内外学术界和工业界共同关注的热点研究方向之一。
1. 国内研究现状
国内学者在无人港口调度优化方面开展了一系列研究工作，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将围绕高吞吐量下无人港口调度优化问题，重点研究以下内容：
(1)深入分析高吞吐量下无人港口调度优化问题的特点和难点，构建科学合理的调度优化模型。
(2)设计基于启发式算法的调度优化算法，例如遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等，并通过仿真实验验证算法的有效性和效率。
(3)研究基于深度强化学习的调度优化算法，例如深度Q网络、策略梯度算法等，并构建仿真环境对算法进行训练和评估。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验、案例分析等相结合的研究方法。
首先，通过文献调研和案例分析，深入了解无人港口调度优化问题的研究现状、发展趋势以及高吞吐量场景下的挑战，明确研究目标和研究内容。
其次，构建高吞吐量下无人港口调度优化问题的数学模型，分析问题的复杂度和约束条件，为算法设计奠定基础。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
(1)针对高吞吐量下无人港口调度优化问题的特点，提出一种基于多目标优化的调度模型，综合考虑港口吞吐量、运营成本、服务水平等多个优化目标。
(2)设计一种基于改进型启发式算法的调度优化算法，例如改进遗传算法、改进模拟退火算法、改进粒子群算法等，以提高算法的搜索效率和求解质量。
(3)提出一种基于深度强化学习的调度优化算法，利用深度神经网络强大的特征提取和函数逼近能力，解决复杂动态环境下的调度难题，并通过设计合理的奖励函数，引导算法学习到最优的调度策略。
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] 孙永波,郭文强,王进,等.面向智能港口集装箱码头物流的协同管控系统[J].中国航海,2020,43(04):1-8 26.
[2] 周川,杜丽,彭颖红.自动化集装箱码头AGV调度研究综述[J].物流工程与管理,2020,42(06):17-21 25.
[3] 谢朝群,黄巍,李建波.基于改进遗传算法的港口集卡调度优化[J].计算机工程与应用,2020,56(11):252-258.
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