情景驱动的地铁应急资源动态调配方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 国内外研究现状总结分析 | 第12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 基于知识元的地铁突发事件情景模型研究 | 第14-26页 |
| 2.1 地铁突发事件及其情景定义 | 第14-17页 |
| 2.1.1 突发事件的定义及特点 | 第14-15页 |
| 2.1.2 地铁突发事件应急处置的特殊性 | 第15-17页 |
| 2.2 地铁突发事件情景应对模式 | 第17-25页 |
| 2.2.1 情景的概念 | 第17-18页 |
| 2.2.2 情景结构的组成 | 第18-22页 |
| 2.2.3 情景应对模式 | 第22-24页 |
| 2.2.4 地铁突发事件内涵 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 地铁应急资源集成及调度方案的动态优化 | 第26-39页 |
| 3.1 地铁单灾点应急资源调配优化模型 | 第27-34页 |
| 3.1.1 问题的描述 | 第27页 |
| 3.1.2 单灾点应急资源调度优化模型 | 第27-28页 |
| 3.1.3 模型求解思路 | 第28-29页 |
| 3.1.4 模型设计及求解步骤 | 第29-30页 |
| 3.1.5 实例分析 | 第30-34页 |
| 3.2 地铁多灾点应急资源调配优化模型 | 第34-38页 |
| 3.2.1 问题的描述 | 第34-35页 |
| 3.2.2 确定性应急资源调度模型 | 第35页 |
| 3.2.3 确定性单目标调度模型 | 第35-36页 |
| 3.2.4 地铁应急资源确定性多目标调度模型 | 第36-37页 |
| 3.2.5 不确定性应急资源调度模型 | 第37-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于改进蚁群算法的地铁应急资源动态调配模型 | 第39-53页 |
| 4.1 标准蚁群算法 | 第39-41页 |
| 4.1.1 标准蚁群算法原理 | 第39-41页 |
| 4.2 地铁应急资源调配的博弈模型 | 第41-43页 |
| 4.3 改进蚁群算法设计 | 第43-46页 |
| 4.3.1 改进蚁群算法基本过程 | 第43-45页 |
| 4.3.2 模型设计 | 第45-46页 |
| 4.4 算例验证与分析 | 第46-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 结论 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第59页 |
