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基于协同思想的高速铁路行车调度技术研究

致谢第4-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1.绪论第13-29页
    1.1 研究背景及意义第13-16页
        1.1.1 依托课题第13页
        1.1.2 研究背景第13-14页
        1.1.3 研究方法与研究目的第14页
        1.1.4 研究意义第14-16页
    1.2 国内外调度技术理论研究现状第16-25页
        1.2.1 列车运行图编制理论研究现状综述第16-19页
        1.2.2 列车运行调整理论研究综述第19-22页
        1.2.3 协同化思想研究综述第22-24页
        1.2.4 研究文献综述小结第24-25页
    1.3 论文结构安排第25-26页
    1.4 论文研究思路和技术路线第26-27页
        1.4.1 论文研究思路第26-27页
        1.4.2 论文技术路线第27页
    1.5 本章小结第27-29页
2.相关基础理论与方法第29-39页
    2.1 列车运行图编制与调整相关理论第29-32页
        2.1.1 列车运行图编制过程第29-31页
        2.1.2 列车运行调整第31-32页
    2.2 建模相关理论第32-36页
        2.2.1 通用建模理论第32-34页
        2.2.2 数学规划建模理论第34页
        2.2.3 周期事件规划问题模型第34-36页
    2.3 协同思想相关理论第36-37页
        2.3.1 满意优化理论第36页
        2.3.2 群体动力学理论第36-37页
    2.4 本章小结第37-39页
3.基于区域协同的列车运行图编制研究第39-75页
    3.1 乘客在线路间换乘现状分析第39-40页
    3.2 乘客在列车间换乘时间分析第40-45页
        3.2.1 理想的换乘情况描述第41-42页
        3.2.2 实际的换乘情况分析第42页
        3.2.3 实际的换乘情况描述第42-45页
    3.3 基于区域协同的列车运行图编制模型的统计学理论基础第45-50页
        3.3.1 列车延迟时间的概率分布第45-47页
        3.3.2 换乘等待时间的概率分布第47-48页
        3.3.3 换乘等待时间的期望第48-49页
        3.3.4 加权的换乘等待时间的期望第49-50页
    3.4 基于区域协同的列车运行图编制模型建立第50-65页
        3.4.1 可换乘列车对第50-54页
        3.4.2 模型的前提和假设第54-55页
        3.4.3 非周期运行图模型的建立第55-61页
        3.4.4 周期运行图模型的建立第61-65页
    3.5 实例计算与分析第65-73页
        3.5.1 非周期运行图模型实例计算与分析第65-69页
        3.5.2 周期运行图模型实例计算与分析第69-73页
    3.6 本章总结第73-75页
4.基于多目标协同的列车运行调整研究第75-91页
    4.1 需要协同考虑的评价指标第75-77页
    4.2 满意优化理论与满意度函数第77页
    4.3 模型建立第77-83页
        4.3.1 模型中的参数定义及说明第78-79页
        4.3.2 模型假设第79页
        4.3.3 模型的目标函数第79-82页
        4.3.4 模型的约束条件第82-83页
    4.4 模型求解算法第83-87页
        4.4.1 遗传算法介绍第83-84页
        4.4.2 遗传算法流程第84-85页
        4.4.3 针对模型改进的遗传算法流程第85-87页
    4.5 实例计算与分析第87-90页
    4.6 本章总结第90-91页
5.基于区域间协同的行车调度技术研究第91-113页
    5.1 区域之间的行车调度问题第91-92页
    5.2 研究对象及理论第92-93页
        5.2.1 边界车站第92页
        5.2.2 群体动力学及势能场理论第92-93页
    5.3 模型建立第93-99页
        5.3.1 模型研究思路第93-94页
        5.3.2 模型假设第94页
        5.3.3 基于区域间协同的列车运行图优化模型第94-97页
        5.3.4 基于区域间协同的列车运行调整模型第97-99页
    5.4 模型求解算法第99-106页
        5.4.1 免疫遗传算法求解运行图优化模型第100-104页
        5.4.2 模拟退火算法求解列车运行调整模型第104-106页
    5.5 实例计算与分析第106-111页
        5.5.1 运行图优化实例计算第106-108页
        5.5.2 列车运行调整实例计算第108-111页
    5.6 本章总结第111-113页
6.总结与展望第113-117页
    6.1 主要研究工作第113-114页
    6.2 主要创新点第114-115页
    6.3 研究展望第115-117页
参考文献第117-127页
作者简历及科研成果第127-129页
学位论文数据集第129-130页
详细摘要第130-141页

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