基于智能信息处理的企业铁路调度计划自动编排系统的研究
摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-8页 |
致谢 | 第8-12页 |
第一章 绪论 | 第12-16页 |
·本文的研究背景及意义 | 第12页 |
·本课题在国内外的研究现状 | 第12-14页 |
·本文研究的问题与解决思路 | 第14页 |
·论文的组织 | 第14-15页 |
·论文的创新点 | 第15页 |
·本章小结 | 第15-16页 |
第二章 企业铁路作业流程及关键问题 | 第16-22页 |
·企业铁路运输系统业务流程 | 第16-18页 |
·运输部的作业流程 | 第16-17页 |
·工作站的业务流程 | 第17-18页 |
·企业铁路调度计划自动编制的处理思路 | 第18-20页 |
·阶段计划 | 第18页 |
·调度计划 | 第18-20页 |
·调度作业计划编排系统的关键问题及求解方案 | 第20-21页 |
·小结 | 第21-22页 |
第三章 企业铁路站场的建模及进路搜索策略 | 第22-32页 |
·企业铁路站场的数据模型 | 第22-25页 |
·计算机联锁系统与计划编排系统的关系 | 第22-23页 |
·企业铁路进路 | 第23页 |
·基本进路组成的长调进路的网状模型 | 第23-25页 |
·进路搜索策略 | 第25-29页 |
·搜索策略的研究 | 第25-27页 |
·搜索算法的实现 | 第27-29页 |
·进路搜索算法 | 第29-31页 |
·小结 | 第31-32页 |
第四章 二重遗传算法在车辆调度优化中的研究应用 | 第32-46页 |
·车辆调度问题与 TSP 问题 | 第32-35页 |
·TSP 问题及求解 | 第32-34页 |
·工矿铁路车辆调度 | 第34-35页 |
·问题描述与模型建立 | 第35-36页 |
·模型求解与双重遗传算法 | 第36-39页 |
·遗传算法 | 第36-37页 |
·双重遗传算法 | 第37-38页 |
·模型求解思路 | 第38-39页 |
·车组序号序列的优化 | 第39-40页 |
·编码及种群初始化 | 第39-40页 |
·最优车序的选择交叉变异机制 | 第40页 |
·车组取车数的优化 | 第40-41页 |
·初始化车组取车数 | 第40页 |
·锦标赛选择策略 | 第40-41页 |
·车组取车数序列的交叉 | 第41页 |
·车组取车数序列的突变 | 第41页 |
·双重遗传算法的评价函数及终止条件 | 第41-42页 |
·算法流程 | 第42页 |
·仿真实验与分析 | 第42-45页 |
·结论 | 第45-46页 |
第五章 企业铁路调度计划自动编制系统的研究 | 第46-54页 |
·企业铁路调度计划自动编排系统的功能分析 | 第46-47页 |
·企业铁路调度计划自动编制系统的研究 | 第47-50页 |
·企业铁路作业计划编排系统设计 | 第47-49页 |
·触发条件模块 | 第49页 |
·基本计划编制模块 | 第49页 |
·调度计划仿真模块 | 第49页 |
·调度计划优化模块 | 第49页 |
·基本计划调度分配模块 | 第49-50页 |
·各个系统的接口模块 | 第50页 |
·人工干预的接口模块 | 第50页 |
·预告与自动报警模块 | 第50页 |
·调度计划自动编制的过程 | 第50-51页 |
·系统核心模块的相关理论 | 第51-53页 |
·离散事件动态系统的相关理论 | 第51-52页 |
·优化理论与决策 | 第52-53页 |
·小结 | 第53-54页 |
第六章 总结和展望 | 第54-56页 |
·研究总结 | 第54页 |
·工作展望 | 第54-56页 |
参考文献 | 第56-60页 |
攻读硕士学位期间完成的论文及参与的项目 | 第60-61页 |