基于粒子群算法的城市轨道交通列车节能优化研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 单车节能研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 多车节能研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文主要框架 | 第17-20页 |
| 2 城市轨道交通列车节能优化算法 | 第20-32页 |
| 2.1 基于通信的列车运行控制系统 | 第20-24页 |
| 2.1.1 系统组成及功能 | 第20-21页 |
| 2.1.2 列车运行曲线特性 | 第21-22页 |
| 2.1.3 追踪列车运行特性 | 第22-24页 |
| 2.2 列车运行优化算法综述 | 第24-26页 |
| 2.2.1 解析法 | 第24页 |
| 2.2.2 数值法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 启发式算法 | 第25页 |
| 2.2.4 优化算法小结 | 第25-26页 |
| 2.3 基本粒子群算法 | 第26-31页 |
| 2.3.1 基本原理 | 第27-28页 |
| 2.3.2 参数特性 | 第28-29页 |
| 2.3.3 基本流程 | 第29-30页 |
| 2.3.4 粒子群算法的应用 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 城市轨道交通列车节能优化模型 | 第32-46页 |
| 3.1 列车动力学模型 | 第32-36页 |
| 3.2 列车追踪运行模型 | 第36-42页 |
| 3.2.1 关键因素分析 | 第37-39页 |
| 3.2.2 列车追踪间隔模型的建立与计算 | 第39-42页 |
| 3.3 列车能耗计算模型 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 4 基于多目标粒子群算法的单车运行优化 | 第46-58页 |
| 4.1 多目标粒子群算法 | 第46-49页 |
| 4.1.1 多目标优化问题的数学描述 | 第46-47页 |
| 4.1.2 MOPSO算法基本流程 | 第47-49页 |
| 4.2 优化准备阶段 | 第49-50页 |
| 4.3 模型构造 | 第50-52页 |
| 4.3.1 求解目标及约束条件 | 第50-51页 |
| 4.3.2 列车操纵优化模型 | 第51-52页 |
| 4.4 算法求解 | 第52-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 5 基于动态多目标粒子群算法的追踪列车运行优化 | 第58-68页 |
| 5.1 动态多目标粒子群算法 | 第58-60页 |
| 5.1.1 动态多目标优化问题的数学描述 | 第58-59页 |
| 5.1.2 动态多目标粒子群算法 | 第59-60页 |
| 5.2 优化准备阶段 | 第60-61页 |
| 5.3 模型构造 | 第61-64页 |
| 5.3.1 求解目标及约束条件 | 第61-63页 |
| 5.3.2 追踪列车操纵优化模型 | 第63-64页 |
| 5.4 算法求解 | 第64-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 6 仿真与分析 | 第68-78页 |
| 6.1 基础数据 | 第68-69页 |
| 6.2 仿真案例一 | 第69-73页 |
| 6.3 仿真案例二 | 第73-76页 |
| 6.4 本章小结 | 第76-78页 |
| 7 结论及展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 图索引 | 第84-86页 |
| 表索引 | 第86-88页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第88-92页 |
| 学位论文数据集 | 第92页 |
