基于深度强化学习的动车所行车调度计划编制智能化研究

致谢	第4-5页
摘要	第5-6页
Abstract	第6页
1 绪论	第11-17页
1.1 选题背景	第11页
1.2 研究现状	第11-14页
1.3 研究目的及意义	第14-15页
1.4 论文的主要内容与结构	第15-17页
2 动车所行车调度问题分析	第17-23页
2.1 动车所行车调度业务与关键问题分析	第17-19页
2.2 动车所行车调度及进路控制现状	第19-21页
2.3 本章小结	第21-23页
3 人工智能算法简介及算法选型	第23-25页
3.1 常用于调度问题的人工智能算法简介	第23-24页
3.2 算法适用性分析与算法选型	第24页
3.3 本章小结	第24-25页
4 深度强化学习算法介绍	第25-41页
4.1 深度学习	第25-30页
4.2 强化学习	第30-37页
4.3 深度强化学习	第37-40页
4.4 本章小结	第40-41页
5 动车所行车调度计划智能化算法设计	第41-51页
5.1 站场模拟环境设计	第41-45页
5.2 特征归一化处理	第45-46页
5.3 神经网络结构设计	第46-48页
5.4 算法主体流程设计	第48-50页
5.5 本章小结	第50-51页
6 算法实现、仿真与验证	第51-77页
6.1 算法实现	第51-54页
6.2 仿真软件设计	第54-62页
6.3 算法结果与分析	第62-75页
6.4 本章小结	第75-77页
7 总结与展望	第77-79页
7.1 总结	第77页
7.2 展望	第77-79页
参考文献	第79-83页
附录1 作者简历及科研成果清单	第83-85页
附录2 学位论文数据集	第85页