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改进粒子群算法在城市轨道交通列车调整中的应用

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-17页
    1.1 研究背景第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
    1.3 研究内容与技术路线第14-15页
        1.3.1 研究内容第14-15页
        1.3.2 技术路线第15页
    1.4 本论文的主要内容与结构安排第15-17页
2 城市轨道交通列车运行调整概述第17-22页
    2.1 城市轨道交通ATS系统第17页
        2.1.1 ATS系统功能第17页
        2.1.2 ATS的列车运行调整第17页
    2.2 列车晚点分析第17-19页
        2.2.1 列车晚点分类第17-18页
        2.2.2 列车晚点帽子曲线第18-19页
    2.3 列车运行调整分析第19-21页
        2.3.1 列车运行调整方法第19-21页
        2.3.2 列车调整的实现过程第21页
    2.4 本章小结第21-22页
3 列车运行调整相关算法研究与分析第22-34页
    3.1 遗传算法原理第22-24页
    3.2 粒子群算法原理第24-27页
    3.3 改进的粒子群算法研究第27-31页
        3.3.1 二维PSO及GA-PSO搜索原理第28-29页
        3.3.2 GA-PSO混合优化算法的思路第29页
        3.3.3 GA-PSO算法的实现第29-31页
    3.4 GA-PSO算法性能测试第31-33页
        3.4.1 仿真软件介绍第31页
        3.4.2 GA、PSO及GA-PSO算法仿真分析第31-33页
    3.5 本章小结第33-34页
4 列车运行调整的建模分析第34-42页
    4.1 列车运行图要素第34-35页
    4.2 列车运行图数学描述第35-36页
    4.3 车站重要度评价体系第36-39页
    4.4 列车运行调整数学模型第39-41页
        4.4.1 目标函数第39-40页
        4.4.2 约束条件第40-41页
    4.5 本章小结第41-42页
5 列车运行调整仿真实例第42-54页
    5.1 仿真系统基础数据第42-43页
    5.2 仿真系统设计第43-48页
        5.2.1 列车运行图绘制单元第45-47页
        5.2.2 列车运行调整单元第47-48页
    5.3 列车运行调整仿真第48-53页
    5.4 本章小结第53-54页
结论第54-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-58页

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