| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第17-18页 |
| 2 城市轨道交通列车运行调整的问题分析 | 第18-31页 |
| 2.1 列车运行调整概述 | 第18-21页 |
| 2.1.1 列车运行调整的目的 | 第18页 |
| 2.1.2 列车运行调整的原则 | 第18-19页 |
| 2.1.3 列车运行调整的特点 | 第19-20页 |
| 2.1.4 列车运行调整的方法 | 第20-21页 |
| 2.2 现行ATS系统下的城市轨道交通列车运行调整 | 第21-26页 |
| 2.2.1 ATS系统的结构与功能 | 第22-24页 |
| 2.2.2 列车运行调整的实现过程 | 第24-26页 |
| 2.3 列车晚点情况分析 | 第26-30页 |
| 2.3.1 列车晚点的原因 | 第26-27页 |
| 2.3.2 列车晚点及其传播的影响分析 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 城市轨道交通列车运行调整模型的构建 | 第31-42页 |
| 3.1 列车运行图分析 | 第31-34页 |
| 3.1.1 列车运行图要素 | 第31-33页 |
| 3.1.2 列车运行图的数学描述 | 第33-34页 |
| 3.2 列车运行调整过程分析 | 第34-36页 |
| 3.3 列车运行调整模型 | 第36-41页 |
| 3.3.1 基本假设 | 第36页 |
| 3.3.2 优化目标 | 第36-37页 |
| 3.3.3 约束条件 | 第37-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 城市轨道交通列车运行调整的算法设计 | 第42-49页 |
| 4.1 遗传算法概述 | 第42-43页 |
| 4.1.1 遗传算法的基本原理 | 第42页 |
| 4.1.2 遗传算法的特点 | 第42-43页 |
| 4.2 列车运行调整的算法求解过程 | 第43-48页 |
| 4.2.1 染色体编码 | 第44页 |
| 4.2.2 种群初始化 | 第44页 |
| 4.2.3 适应度函数 | 第44-46页 |
| 4.2.4 选择、交叉与变异操作 | 第46-48页 |
| 4.2.5 终止条件 | 第48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 案例分析 | 第49-59页 |
| 5.1 参数设定 | 第49-51页 |
| 5.2 算法可行性分析 | 第51-52页 |
| 5.3 不同晚点情况下的列车运行调整 | 第52-58页 |
| 5.3.1 单晚点源下列车运行调整 | 第52-55页 |
| 5.3.2 多晚点源下列车运行调整 | 第55-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 结论与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 研究结论 | 第59-60页 |
| 6.2 研究展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第63-65页 |
| 学位论文数据集 | 第65页 |