铁路车站取送车系统优化理论与方法研究
摘要 | 第1-8页 |
ABSTRACT | 第8-14页 |
第1章 绪论 | 第14-30页 |
·选题背景 | 第14-18页 |
·现实背景 | 第14页 |
·理论背景 | 第14-17页 |
·研究意义 | 第17-18页 |
·国内外研究现状 | 第18-26页 |
·取送车问题 | 第18-23页 |
·现代优化算法 | 第23-25页 |
·既有研究有待解决的问题 | 第25-26页 |
·论文的研究方案 | 第26-30页 |
·研究内容及论文结构 | 第26-29页 |
·研究方法及技术路线 | 第29-30页 |
第2章 铁路车站车辆取送系统分析 | 第30-36页 |
·取送车系统的组成要素 | 第30-33页 |
·取送作业的对象 | 第30页 |
·货物作业地点及其分布类型 | 第30-32页 |
·取送作业及其单项组成要素 | 第32-33页 |
·取送作业的组织方式 | 第33页 |
·取送车系统的功能分析 | 第33页 |
·取送车系统的外部环境 | 第33-34页 |
·取送车系统的特征分析 | 第34-36页 |
·取送车系统的内部特征 | 第34-35页 |
·取送车系统的外部特征 | 第35-36页 |
第3章 装卸区呈放射形布置的取送车问题研究 | 第36-47页 |
·问题的分析 | 第36-37页 |
·模型的建立 | 第37-40页 |
·设定条件 | 第37页 |
·变量描述 | 第37-38页 |
·数学模型 | 第38-40页 |
·解的表示及构造方法 | 第40-46页 |
·解的表示 | 第40页 |
·顺序方案的构造方法 | 第40-41页 |
·完整取送方案的构造方法及方案值的计算 | 第41-43页 |
·算例仿真 | 第43-46页 |
·本章小结 | 第46-47页 |
第4章 装卸区呈树枝形布置的取送车问题研究 | 第47-59页 |
·问题的分析 | 第47-48页 |
·模型的建立 | 第48-51页 |
·设定条件 | 第48页 |
·变量描述 | 第48-49页 |
·数学模型 | 第49-51页 |
·解的表示及构造方法 | 第51-58页 |
·解的表示 | 第51页 |
·顺序方案的构造方法 | 第51-52页 |
·取送批次的划分方法 | 第52-55页 |
·算例仿真 | 第55-58页 |
·本章小结 | 第58-59页 |
第5章 一般化取送车问题研究 | 第59-91页 |
·问题的分析 | 第59页 |
·模型的建立 | 第59-62页 |
·设定条件 | 第59页 |
·变量描述 | 第59-61页 |
·数学模型 | 第61-62页 |
·取送车问题的二维组合优化性质 | 第62-64页 |
·解的表示及构造方法 | 第64-78页 |
·解的表示 | 第64页 |
·顺序方案的构造方法 | 第64-66页 |
·取送批次的划分方法 | 第66-77页 |
·完整取送方案的生成 | 第77-78页 |
·算例仿真 | 第78-89页 |
·装卸区呈放射形布置的算例 | 第79-82页 |
·装卸区呈树枝形布置的算例 | 第82-85页 |
·装卸区呈混合形布置的算例 | 第85-88页 |
·算例综合分析 | 第88-89页 |
·本章小结 | 第89-91页 |
第6章 取送车问题的寻优算法及启发式方法 | 第91-109页 |
·时间期望启发式信息 | 第91-92页 |
·蚁群优化策略 | 第92-96页 |
·状态转移规则 | 第92页 |
·信息素更新规则 | 第92-96页 |
·遗传优化策略 | 第96-100页 |
·初始染色体的生成方法 | 第96页 |
·遗传操作 | 第96-100页 |
·基于云关联规则的参数自适应控制 | 第100-103页 |
·适应度改进测度 | 第100页 |
·参数自适应控制方法 | 第100-103页 |
·算法步骤 | 第103-104页 |
·方案生成及方案值计算 | 第103-104页 |
·方案寻优算法系统 | 第104页 |
·寻优算法系统性能评价 | 第104-108页 |
·两种信息素限制更新策略的性能评价 | 第105页 |
·启发式方法的性能评价 | 第105-106页 |
·蚂蚁群体和遗传种群之间交流策略的性能评价 | 第106-107页 |
·基于云关联规则的参数自适应控制策略的性能评价 | 第107-108页 |
·本章小结 | 第108-109页 |
结论 | 第109-112页 |
致谢 | 第112-113页 |
参考文献 | 第113-117页 |