| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 论文的研究背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 2 高速铁路列车运行调整问题的研究 | 第15-31页 |
| 2.1 高速铁路概述 | 第15-16页 |
| 2.2 分散自律调度集中系统 | 第16-20页 |
| 2.2.1 分散自律调度集中系统的基本概念 | 第16-17页 |
| 2.2.2 分散自律调度集中系统结构与组成 | 第17-20页 |
| 2.2.3 分散自律调度集中系统的控制模式 | 第20页 |
| 2.3 列车运行图 | 第20-25页 |
| 2.3.1 列车运行图的定义、表示方法和分类 | 第20-22页 |
| 2.3.2 列车运行图要素 | 第22-24页 |
| 2.3.3 高速铁路列车运行图的编制特点 | 第24-25页 |
| 2.4 高速铁路列车运行调整问题的研究 | 第25-31页 |
| 2.4.1 高速铁路列车运行调整的原因分析 | 第25-26页 |
| 2.4.2 高速铁路列车运行调整的特点 | 第26页 |
| 2.4.3 高速铁路列车运行调整的原则 | 第26-27页 |
| 2.4.4 高速铁路列车运行调整的方法 | 第27-28页 |
| 2.4.5 高速铁路列车运行调整的实现过程 | 第28-31页 |
| 3 免疫遗传算法的研究 | 第31-47页 |
| 3.1 遗传算法 | 第31-33页 |
| 3.1.1 遗传算法概述 | 第31页 |
| 3.1.2 遗传算法的基本原理 | 第31页 |
| 3.1.3 遗传算法的基本流程与步骤 | 第31-33页 |
| 3.1.4 遗传算法的特性分析 | 第33页 |
| 3.2 免疫算法 | 第33-38页 |
| 3.2.1 免疫算法概述 | 第33-34页 |
| 3.2.2 免疫算法的基本原理 | 第34-36页 |
| 3.2.3 免疫算法的基本流程与步骤 | 第36-37页 |
| 3.2.4 免疫算法的特性分析 | 第37-38页 |
| 3.3 免疫遗传算法的设计 | 第38-47页 |
| 3.3.1 免疫遗传算法概述 | 第38页 |
| 3.3.2 免疫遗传算法的构成要素 | 第38-43页 |
| 3.3.3 免疫遗传算法的基本流程 | 第43-45页 |
| 3.3.4 免疫遗传算法的特性分析 | 第45-47页 |
| 4 免疫遗传算法在高速铁路列车运行调整中的应用研究 | 第47-55页 |
| 4.1 高速铁路列车运行调整模型的建立 | 第47-51页 |
| 4.1.1 模型说明 | 第47页 |
| 4.1.2 参数定义 | 第47-49页 |
| 4.1.3 约束条件 | 第49-51页 |
| 4.1.4 目标函数 | 第51页 |
| 4.2 免疫遗传算法在高速铁路列车运行调整模型中的应用 | 第51-55页 |
| 4.2.1 抗体编码 | 第51页 |
| 4.2.2 疫苗算子及动态疫苗库的建立 | 第51-52页 |
| 4.2.3 适应度值及算法终止条件 | 第52页 |
| 4.2.4 免疫遗传算法在高速铁路列车运行调整的应用流程及步骤 | 第52-55页 |
| 5 实例分析 | 第55-63页 |
| 5.1 津秦高铁概况介绍 | 第55-56页 |
| 5.2 仿真实例的构造及相关模型参数定义 | 第56-58页 |
| 5.3 仿真实例结果与分析 | 第58-63页 |
| 6 总结 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 作者简历 | 第68-70页 |
| 学位论文数据集 | 第70页 |
