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编组站调度系统配流协同优化理论与方法研究
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编组站调度系统配流协同优化理论与方法研究
论文目录
 
摘要第1-8 页
ABSTRACT第8-16 页
第1章 绪论第16-41 页
　　· 选题背景第16-26 页
　　　　· 编组站综合自动化发展概述第16-18 页
　　　　· 编组站调度中的配流问题概述第18-19 页
　　　　· 大系统优化理论概述第19-21 页
　　　　· 协同优化理论概述第21-24 页
　　　　· 研究意义第24-26 页
　　· 国内外编组站作业优化及配流问题研究现状第26-36 页
　　　　· 国外研究现状第26-27 页
　　　　· 国内研究现状第27-35 页
　　　　· 既有研究存在问题第35-36 页
　　· 论文的研究方案第36-41 页
　　　　· 研究目标第36-37 页
　　　　· 研究内容及论文结构第37-39 页
　　　　· 研究方法及技术路线第39-41 页
第2章 编组站的车流组织及配流机理第41-66 页
　　· 站型结构对车流组织的影响分析第41-48 页
　　　　· 站型结构分类第41-42 页
　　　　· 站型结构特征第42-44 页
　　　　· 站型对车流组织的影响第44-48 页
　　· 编组站系统及作业分析第48-50 页
　　　　· 编组站系统及其特征第48-49 页
　　　　· 编组站的作业分析第49-50 页
　　· 编组站的车流组织规律第50-59 页
　　　　· 配流计划的编制第50-51 页
　　　　· 配流计划与调机运用的关系第51-53 页
　　　　· 车流的作业流程第53 页
　　　　· 车流状态的转化第53-54 页
　　　　· 车流组织与列车运行线的匹配第54-58 页
　　　　· 配流计划的调度调整第58-59 页
　　· 编组站调度系统配流机理分析第59-66 页
　　　　· 调度系统的系统界定及分析第59-61 页
　　　　· 配流问题的组合优化性质第61-62 页
　　　　· 出发车流的来源分析第62-63 页
　　　　· 配流的基本方法第63-66 页
第3章 编组站列车解体方案与编组方案的协同优化第66-101 页
　　· 解体作业与编组作业的关联关系第66-67 页
　　· 解体时刻与编组时刻的算法第67-75 页
　　　　· 解体时刻的算法第67-70 页
　　　　· 编组时刻的算法第70-75 页
　　· 列车解体顺序的确定方法第75-82 页
　　　　· 解体方案计数的基本概念第76-78 页
　　　　· 解体方案树的构造第78-80 页
　　　　· 方案值的计算第80-81 页
　　　　· 有利解体方案的搜索第81-82 页
　　· 列车编组顺序的调整方法第82-93 页
　　　　· 列车编组顺序调整的时间范围第82-83 页
　　　　· 一台调机编组时相邻列车编组顺序的调整第83-89 页
　　　　· 一台调机编组时跨列车编组顺序的调整第89-91 页
　　　　· 两台调机编组时编组方案调整的优化第91-93 页
　　· 列车解编方案的协同优化第93-101 页
　　　　· 有效匹配解体方案第93-94 页
　　　　· 解编方案的协同优化模型第94-97 页
　　　　· 解编方案同步调整的算法描述第97-101 页
第4章 编组站配流问题的分解与综合协同优化第101-130 页
　　· 编组站配流优化子问题的分解第101-102 页
　　· 静态配流与动态配流问题的描述第102-106 页
　　　　· 静态配流问题第103-106 页
　　　　· 动态配流问题第106 页
　　· 静态配流与动态配流的协同优化第106-110 页
　　　　· 算法分析第107 页
　　　　· 相容解体方案搜索的遗传算法结构第107-109 页
　　　　· 静态配流的蚁群算法结构第109-110 页
　　· 到发线运用与解编作业的协同优化第110-114 页
　　　　· 到发线运用的描述第110-111 页
　　　　· 模型的构造第111-113 页
　　　　· 模型的求解思路第113-114 页
　　· 调车场线群的调整运用与解编作业的协同优化第114-120 页
　　　　· 调车场线路运用的描述第114-116 页
　　　　· 模型的构造第116-119 页
　　　　· 模型的求解思路第119-120 页
　　· 取送车作业与解编作业的协同优化第120-125 页
　　　　· 取送车作业分析及条件设定第120-122 页
　　　　· 取车时机的确定第122-123 页
　　　　· 送车时机的确定第123-125 页
　　· 编组站配流的综合协同优化模型第125-130 页
　　　　· 约束条件第126-128 页
　　　　· 目标函数第128-130 页
第5章 双向编组站配流的协同优化第130-141 页
　　· 交换车的分析处理第130-134 页
　　　　· 交换车的转场方式第130-131 页
　　　　· 交换车处理的数学方法第131-133 页
　　　　· 算法步骤第133-134 页
　　· 到达列车的接入场选择优化第134-137 页
　　　　· 条件设定第134-135 页
　　　　· 双层多目标决策模型第135-136 页
　　　　· 模型算法第136-137 页
　　· 出发列车的出发场变更及出发股道调整优化第137-139 页
　　· 双向编组站配流的协同优化模型第139-141 页
第6章 编组站配流问题求解的协同优化算法第141-172 页
　　· 智能算法概述第141-142 页
　　· 遗传算法第142-147 页
　　　　· 遗传算法的基本原理第143-144 页
　　　　· 遗传算法的参数选择第144-146 页
　　　　· 遗传算法的特点及应用第146-147 页
　　· 蚁群算法第147-153 页
　　　　· 蚁群算法的基本原理第148-150 页
　　　　· 蚁群算法的参数选择第150-151 页
　　　　· 蚁群算法的特点及应用第151-153 页
　　· 遗传算法与蚁群算法的融合策略第153-155 页
　　· 基于信息熵和混沌理论的遗传—蚁群协同优化算法第155-165 页
　　　　· 信息熵和混沌优化简述第155-157 页
　　　　· 初始群体的产生方法第157-158 页
　　　　· 遗传及蚁群策略第158-160 页
　　　　· 适应度函数的改进第160-161 页
　　　　· 参数自适应控制策略第161-163 页
　　　　· ECGACO算法步骤第163-164 页
　　　　· 算法复杂性分析第164-165 页
　　· 求解编组站配流问题的ECGACO算法设计第165-168 页
　　　　· 遗传结构设计第166 页
　　　　· 蚁群结构设计第166-167 页
　　　　· 算法步骤第167-168 页
　　· 算法的计算机程序实现第168-172 页
　　　　· 车流数据的选取第168-169 页
　　　　· 算法的寻优性能第169-170 页
　　　　· 配流仿真系统设计第170-172 页
结论第172-175 页
　　1 论文的主要工作及结论第172-173 页
　　2 论文的主要创新点第173-174 页
　　3 今后研究工作的展望第174-175 页
致谢第175-177 页
参考文献第177-196 页
附录1 郑州北站概况及基本数据第196-200 页
附录2 郑州北站原始车流数据第200-204 页
附录3 列车解编方案及配流方案第204-211 页
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果第211-213 页

本篇论文共213页，点击这进入下载页面。
 
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