编组站调度系统配流协同优化理论与方法研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-41页 |
| ·选题背景 | 第16-26页 |
| ·编组站综合自动化发展概述 | 第16-18页 |
| ·编组站调度中的配流问题概述 | 第18-19页 |
| ·大系统优化理论概述 | 第19-21页 |
| ·协同优化理论概述 | 第21-24页 |
| ·研究意义 | 第24-26页 |
| ·国内外编组站作业优化及配流问题研究现状 | 第26-36页 |
| ·国外研究现状 | 第26-27页 |
| ·国内研究现状 | 第27-35页 |
| ·既有研究存在问题 | 第35-36页 |
| ·论文的研究方案 | 第36-41页 |
| ·研究目标 | 第36-37页 |
| ·研究内容及论文结构 | 第37-39页 |
| ·研究方法及技术路线 | 第39-41页 |
| 第2章 编组站的车流组织及配流机理 | 第41-66页 |
| ·站型结构对车流组织的影响分析 | 第41-48页 |
| ·站型结构分类 | 第41-42页 |
| ·站型结构特征 | 第42-44页 |
| ·站型对车流组织的影响 | 第44-48页 |
| ·编组站系统及作业分析 | 第48-50页 |
| ·编组站系统及其特征 | 第48-49页 |
| ·编组站的作业分析 | 第49-50页 |
| ·编组站的车流组织规律 | 第50-59页 |
| ·配流计划的编制 | 第50-51页 |
| ·配流计划与调机运用的关系 | 第51-53页 |
| ·车流的作业流程 | 第53页 |
| ·车流状态的转化 | 第53-54页 |
| ·车流组织与列车运行线的匹配 | 第54-58页 |
| ·配流计划的调度调整 | 第58-59页 |
| ·编组站调度系统配流机理分析 | 第59-66页 |
| ·调度系统的系统界定及分析 | 第59-61页 |
| ·配流问题的组合优化性质 | 第61-62页 |
| ·出发车流的来源分析 | 第62-63页 |
| ·配流的基本方法 | 第63-66页 |
| 第3章 编组站列车解体方案与编组方案的协同优化 | 第66-101页 |
| ·解体作业与编组作业的关联关系 | 第66-67页 |
| ·解体时刻与编组时刻的算法 | 第67-75页 |
| ·解体时刻的算法 | 第67-70页 |
| ·编组时刻的算法 | 第70-75页 |
| ·列车解体顺序的确定方法 | 第75-82页 |
| ·解体方案计数的基本概念 | 第76-78页 |
| ·解体方案树的构造 | 第78-80页 |
| ·方案值的计算 | 第80-81页 |
| ·有利解体方案的搜索 | 第81-82页 |
| ·列车编组顺序的调整方法 | 第82-93页 |
| ·列车编组顺序调整的时间范围 | 第82-83页 |
| ·一台调机编组时相邻列车编组顺序的调整 | 第83-89页 |
| ·一台调机编组时跨列车编组顺序的调整 | 第89-91页 |
| ·两台调机编组时编组方案调整的优化 | 第91-93页 |
| ·列车解编方案的协同优化 | 第93-101页 |
| ·有效匹配解体方案 | 第93-94页 |
| ·解编方案的协同优化模型 | 第94-97页 |
| ·解编方案同步调整的算法描述 | 第97-101页 |
| 第4章 编组站配流问题的分解与综合协同优化 | 第101-130页 |
| ·编组站配流优化子问题的分解 | 第101-102页 |
| ·静态配流与动态配流问题的描述 | 第102-106页 |
| ·静态配流问题 | 第103-106页 |
| ·动态配流问题 | 第106页 |
| ·静态配流与动态配流的协同优化 | 第106-110页 |
| ·算法分析 | 第107页 |
| ·相容解体方案搜索的遗传算法结构 | 第107-109页 |
| ·静态配流的蚁群算法结构 | 第109-110页 |
| ·到发线运用与解编作业的协同优化 | 第110-114页 |
| ·到发线运用的描述 | 第110-111页 |
| ·模型的构造 | 第111-113页 |
| ·模型的求解思路 | 第113-114页 |
| ·调车场线群的调整运用与解编作业的协同优化 | 第114-120页 |
| ·调车场线路运用的描述 | 第114-116页 |
| ·模型的构造 | 第116-119页 |
| ·模型的求解思路 | 第119-120页 |
| ·取送车作业与解编作业的协同优化 | 第120-125页 |
| ·取送车作业分析及条件设定 | 第120-122页 |
| ·取车时机的确定 | 第122-123页 |
| ·送车时机的确定 | 第123-125页 |
| ·编组站配流的综合协同优化模型 | 第125-130页 |
| ·约束条件 | 第126-128页 |
| ·目标函数 | 第128-130页 |
| 第5章 双向编组站配流的协同优化 | 第130-141页 |
| ·交换车的分析处理 | 第130-134页 |
| ·交换车的转场方式 | 第130-131页 |
| ·交换车处理的数学方法 | 第131-133页 |
| ·算法步骤 | 第133-134页 |
| ·到达列车的接入场选择优化 | 第134-137页 |
| ·条件设定 | 第134-135页 |
| ·双层多目标决策模型 | 第135-136页 |
| ·模型算法 | 第136-137页 |
| ·出发列车的出发场变更及出发股道调整优化 | 第137-139页 |
| ·双向编组站配流的协同优化模型 | 第139-141页 |
| 第6章 编组站配流问题求解的协同优化算法 | 第141-172页 |
| ·智能算法概述 | 第141-142页 |
| ·遗传算法 | 第142-147页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第143-144页 |
| ·遗传算法的参数选择 | 第144-146页 |
| ·遗传算法的特点及应用 | 第146-147页 |
| ·蚁群算法 | 第147-153页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第148-150页 |
| ·蚁群算法的参数选择 | 第150-151页 |
| ·蚁群算法的特点及应用 | 第151-153页 |
| ·遗传算法与蚁群算法的融合策略 | 第153-155页 |
| ·基于信息熵和混沌理论的遗传—蚁群协同优化算法 | 第155-165页 |
| ·信息熵和混沌优化简述 | 第155-157页 |
| ·初始群体的产生方法 | 第157-158页 |
| ·遗传及蚁群策略 | 第158-160页 |
| ·适应度函数的改进 | 第160-161页 |
| ·参数自适应控制策略 | 第161-163页 |
| ·ECGACO算法步骤 | 第163-164页 |
| ·算法复杂性分析 | 第164-165页 |
| ·求解编组站配流问题的ECGACO算法设计 | 第165-168页 |
| ·遗传结构设计 | 第166页 |
| ·蚁群结构设计 | 第166-167页 |
| ·算法步骤 | 第167-168页 |
| ·算法的计算机程序实现 | 第168-172页 |
| ·车流数据的选取 | 第168-169页 |
| ·算法的寻优性能 | 第169-170页 |
| ·配流仿真系统设计 | 第170-172页 |
| 结论 | 第172-175页 |
| 1 论文的主要工作及结论 | 第172-173页 |
| 2 论文的主要创新点 | 第173-174页 |
| 3 今后研究工作的展望 | 第174-175页 |
| 致谢 | 第175-177页 |
| 参考文献 | 第177-196页 |
| 附录1 郑州北站概况及基本数据 | 第196-200页 |
| 附录2 郑州北站原始车流数据 | 第200-204页 |
| 附录3 列车解编方案及配流方案 | 第204-211页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 | 第211-213页 |
