| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-25页 |
| 1．1．研究背景 | 第9-11页 |
| 1．2．国内外行车调度系统发展状况 | 第11-15页 |
| 1．1．1．国内现状 | 第11-13页 |
| 1．1．2．国外状况 | 第13-15页 |
| 1．3．MAS的研究状况 | 第15-17页 |
| 1．2．1．理论研究现状 | 第15-16页 |
| 1．2．2．应用研究现状 | 第16-17页 |
| 1．4．行车调度传统的研究方法 | 第17-21页 |
| 1．4．1．传统研究方法 | 第17-19页 |
| 1．4．2．智能的调度方法 | 第19-21页 |
| 1．4．3．未来的研究方法 | 第21页 |
| 1．5．研究的目的和意义 | 第21-22页 |
| 1．6．技术可行性分析 | 第22-23页 |
| 1．7．论文研究的主要内容 | 第23-25页 |
| 第二章 基于一阶谓词逻辑的环境和规则的形式化描述 | 第25-39页 |
| 2．1．引言 | 第25-28页 |
| 2．1．1．Agent外界环境 | 第25-26页 |
| 2．1．2．一阶谓词逻辑 | 第26-28页 |
| 2．2．静态环境的形式化描述 | 第28-32页 |
| 2．3．动态环境的形式化描述 | 第32-35页 |
| 2．4．推理规则的形式化描述 | 第35-38页 |
| 2．5．小结 | 第38-39页 |
| 第三章 Agent结构及MAS的体系结构 | 第39-49页 |
| 3．1．引言 | 第39-41页 |
| 3．2．BA的体系结构 | 第41-45页 |
| 3．3．SA的反应式结构 | 第45-46页 |
| 3．4．MAS的体系结构 | 第46-48页 |
| 3．5．小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于GA的局部规划方法 | 第49-65页 |
| 4．1．引言 | 第49-50页 |
| 4．2．遗传算法基础 | 第50-51页 |
| 4．3．列车计划运行图基础 | 第51-55页 |
| 4．3．1．列车运行图的要素 | 第53-54页 |
| 4．3．2．列车计划运行图对行车调度系统的影响 | 第54-55页 |
| 4．4．列车运行调整问题的数学模型 | 第55-58页 |
| 4．5．基于遗传算法的模型 | 第58-63页 |
| 4．4．1．染色体编码 | 第58页 |
| 4．4．2．适应度函数 | 第58-59页 |
| 4．4．3．交叉算子 | 第59-60页 |
| 4．4．4．变异算子 | 第60页 |
| 4．4．5．基于Metropolis判别准则的复制算子 | 第60-62页 |
| 4．4．6．收敛标准 | 第62页 |
| 4．4．7．算法流程 | 第62-63页 |
| 4．6．冲突检测算法 | 第63-64页 |
| 4．7．小结 | 第64-65页 |
| 第五章 基于全局目标的协商方法 | 第65-72页 |
| 5．1．前言 | 第65-68页 |
| 5．2．局部目标存在的问题 | 第68-70页 |
| 5．3．BA间的协商方法 | 第70-71页 |
| 5．4．小结 | 第71-72页 |
| 第六章 通信机制的研究 | 第72-79页 |
| 6．1．言语行为理论 | 第72-73页 |
| 6．2．Agent通信语言 | 第73-75页 |
| 6．2．1．KIF | 第73-74页 |
| 6．2．2．KQML | 第74-75页 |
| 6．3．Agent间通信的消息格式 | 第75-78页 |
| 6．4．小结 | 第78-79页 |
| 第七章 基于MAS的调整理论在综合调度仿真系统中的应用 | 第79-88页 |
| 7．1．综合调度仿真系统 | 第79-83页 |
| 7．2．列车运行调度仿真子系统 | 第83-86页 |
| 7．2．1．列车运行调度系统主要功能 | 第83页 |
| 7．2．2．其它调度子系统对列车运行调度的影响 | 第83-86页 |
| 7．3．列车运行调度仿真子系统和车站仿真子系统的实现 | 第86-87页 |
| 7．4．结论 | 第87-88页 |
| 第八章 结论和展望 | 第88-90页 |
| 附录 KQML的语用词 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |
| 发表的论文 | 第102页 |
| 参加项目 | 第102-103页 |
| 详细摘要 | 第103-119页 |
