| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-22页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第15页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.1 调度计划智能编制的研究 | 第16-17页 |
| 1.2.2 铁路站场路径搜索的研究 | 第17-18页 |
| 1.2.3 车辆位置跟踪的研究 | 第18页 |
| 1.3 主要研究难点及本文的研究目标 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究难点 | 第18-19页 |
| 1.3.2 研究目标 | 第19-20页 |
| 1.4 课题来源及论文组织 | 第20-21页 |
| 1.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 企业铁路调度作业分析 | 第22-29页 |
| 2.1 调度作业的基本概念 | 第22-23页 |
| 2.1.1 调度作业计划的主要内容 | 第22页 |
| 2.1.2 调度作业计划的表示形式 | 第22-23页 |
| 2.2 工业铁路智能运输调度的流程 | 第23-28页 |
| 2.2.1 企业铁路站场调度作业计划编制的事务流程 | 第23-25页 |
| 2.2.2 企业铁路调度计划智能编制的思路 | 第25-27页 |
| 2.2.3 企业铁路智能运输调度的解决思路 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 企业铁路调度计划智能编制系统关键技术研究 | 第29-45页 |
| 3.1 蚁群算法与调度计划智能编制 | 第29-34页 |
| 3.1.1 蚁群算法概述 | 第29-30页 |
| 3.1.2 蚁群算法模型 | 第30-31页 |
| 3.1.3 蚁群算法在调度计划智能编制系统的应用 | 第31-33页 |
| 3.1.4 蚁群算法应用效果图 | 第33-34页 |
| 3.2 企业铁路站场模型与路径搜索 | 第34-38页 |
| 3.2.1 站场拓扑结构分析及模型建立 | 第35-37页 |
| 3.2.2 路径搜索算法设计 | 第37-38页 |
| 3.3 工业铁路车辆位置的跟踪与定位 | 第38-44页 |
| 3.3.1 定位跟踪系统设计 | 第38-40页 |
| 3.3.2 定位跟踪算法设计 | 第40-43页 |
| 3.3.3 定位跟踪系统特点分析 | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 工业铁路调度计划智能编制系统的设计 | 第45-51页 |
| 4.1 系统设计 | 第45-50页 |
| 4.1.1 系统功能需求 | 第45-46页 |
| 4.1.2 系统框架设计 | 第46-47页 |
| 4.1.3 系统处理流程 | 第47-50页 |
| 4.2 系统主要模块分析 | 第50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第56-57页 |