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基于细菌觅食优化算法的城市轨道交通调度优化

摘要第4-5页
SUMMARY第5-6页
第一章 绪论第7-13页
    1.1 研究背景第7-9页
    1.2 研究现状第9-11页
    1.3 本文主要研究工作第11-13页
第二章 调度优化相关技术第13-26页
    2.1 轨道交通调度系统相关技术第13-16页
        2.1.1 闭路电视系统第13页
        2.1.2 调度电话系统第13-14页
        2.1.3 无线调度系统第14页
        2.1.4 列车自动控制系统第14-15页
        2.1.5 数字轨道电路系统第15页
        2.1.6 地理信息系统(GIS)第15-16页
        2.1.7 全球卫星定位系统(GPS)第16页
    2.2 仿生群智能优化算法第16-25页
        2.2.1 遗传算法第17-18页
        2.2.2 模拟退火算法第18-19页
        2.2.3 粒子群优化算法第19-20页
        2.2.4 混合蛙跳优化算法第20-21页
        2.2.5 蚁群优化算法第21-22页
        2.2.6 人工鱼群优化算法第22-24页
        2.2.7 果蝇优化算法第24-25页
    2.3 本章小结第25-26页
第三章 细菌觅食优化算法理论分析及改进设计第26-38页
    3.1 引言第26页
    3.2 细菌觅食优化算法的仿生学基础第26-28页
        3.2.1 细菌觅食优化算法的起源第26-27页
        3.2.2 大肠杆菌的觅食过程第27-28页
    3.3 细菌觅食优化算法的主要操作第28-32页
        3.3.1 趋向性操作第28-30页
        3.3.2 聚集性操作第30页
        3.3.3 复制操作第30-31页
        3.3.4 迁徙操作第31-32页
    3.4 细菌觅食优化算法的工作流程第32-34页
    3.5 细菌觅食优化算法的参数分析第34-36页
        3.5.1 种群规模S第34页
        3.5.2 搜索步长C第34-35页
        3.5.3 趋向操作中的参数N_c和N_s第35页
        3.5.4 复制操作中的参数N_(re)第35页
        3.5.5 迁徙操作中的参数N_(ed)和P_(ed)第35页
        3.5.6 引力的深度d_(attranctant),引力的宽度ω_(attracrant),斥力的高度h_(repellant),斥力的宽度ω_(repellant)第35-36页
    3.6 细菌觅食优化算法的改进第36-37页
        3.6.1 细菌自适应游动步长的改进设计第36-37页
        3.6.2 细菌自适应迁徙概率的改进设计第37页
    3.7 本章小结第37-38页
第四章 客流分析及模型设计第38-51页
    4.1 城市轨道交通客流分析第38-44页
        4.1.1 客流数据调查第38-40页
        4.1.2 城市轨道交通客流的组成类型第40页
        4.1.3 客流的时间分布特征分析第40-43页
        4.1.4 客流的空间分布特性分析第43-44页
    4.2 调度优化数学模型影响因素分析第44-45页
    4.3 调度优化数学模型设计第45-50页
        4.3.1 数学建模的定义第45-46页
        4.3.2 模型的假设第46页
        4.3.3 定义变量第46-47页
        4.3.4 模型目标函数第47-49页
        4.3.5 模型约束条件第49-50页
    4.4 本章小结第50-51页
第五章 基于细菌觅食优化算法的城市轨道交通调度优化第51-60页
    5.1 开发工具和实验环境第51页
    5.2 实例数据第51-52页
    5.3 算法初始化第52-53页
    5.4 编码方案第53页
    5.5 约束条件的处理第53-54页
    5.6 主要参数分析第54-56页
    5.7 仿真实验与结果分析第56-59页
    5.8 本章小结第59-60页
六总结与展望第60-62页
    6.1 总结第60-61页
    6.2 展望第61-62页
参考文献第62-66页
致谢第66-67页
作者简介及在读期间的研究成果第67页
导师简介第67-68页

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