基于改进遗传算法的铁路三维空间线路智能优化方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-19页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.3 线形优化研究的总结 | 第18-19页 |
| 1.3 主要研究内容与技术路线 | 第19-21页 |
| 1.4 论文结构 | 第21-22页 |
| 2 线路三维空间信息模型构建 | 第22-28页 |
| 2.1 空间信息数据挖掘与管理 | 第22-26页 |
| 2.1.1 空间地理环境信息 | 第23-24页 |
| 2.1.2 线路几何约束信息 | 第24-25页 |
| 2.1.3 线路构造物信息 | 第25页 |
| 2.1.4 关联约束信息 | 第25-26页 |
| 2.2 可视化三维空间线路智能优化环境 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 线路多目标优化数学模型 | 第28-37页 |
| 3.1 多目标优化通用数学模型 | 第28-29页 |
| 3.2 设计变量 | 第29页 |
| 3.3 目标函数 | 第29-34页 |
| 3.3.1 铁路建设工程费用 | 第30-33页 |
| 3.3.2 铁路运营费 | 第33-34页 |
| 3.3.3 环境影响费用 | 第34页 |
| 3.4 约束条件 | 第34-35页 |
| 3.4.1 线路平面约束 | 第34-35页 |
| 3.4.2 线路纵断面约束 | 第35页 |
| 3.4.3 线路平、纵组合约束 | 第35页 |
| 3.5 铁路三维空间线路优化模型 | 第35-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于改进遗传算法的铁路空间线形优化 | 第37-56页 |
| 4.1 铁路线路三维空间基因编码 | 第37-41页 |
| 4.2 基因调整与线路方案形成 | 第41-44页 |
| 4.3 适用度确定 | 第44-47页 |
| 4.4 遗传算子设计 | 第47-53页 |
| 4.4.1 选择操作 | 第47-48页 |
| 4.4.2 交叉操作 | 第48-50页 |
| 4.4.3 变异操作 | 第50-53页 |
| 4.5 线路方案整体优化流程 | 第53-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-56页 |
| 5 系统的总体设计与开发应用 | 第56-69页 |
| 5.1 系统开发 | 第56-59页 |
| 5.1.1 系统总体框架设计 | 第56-57页 |
| 5.1.2 处理流程与数据流程 | 第57-58页 |
| 5.1.3 系统优势 | 第58-59页 |
| 5.1.4 系统使用性能 | 第59页 |
| 5.2 系统的应用 | 第59-68页 |
| 5.2.1 实例分析 | 第59-68页 |
| 5.2.2 测试结论 | 第68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 6 结论与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 结论 | 第69-70页 |
| 6.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-78页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
