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改进的多目标量子遗传算法及其在旅客列车开行方案中的应用

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-20页
   ·选题背景第10-12页
   ·研究现状第12-16页
     ·国外及地区研究现状第12-13页
     ·国内研究现状第13-16页
     ·旅客列车开行方案研究现状分析第16页
   ·本文工作第16-20页
     ·论文主要研究内容第16-17页
     ·论文组织结构第17-20页
第二章 多目标优化基础理论第20-36页
   ·多目标优化研究背景第20-21页
   ·理论基础第21-26页
     ·多目标问题数学定义第21-23页
     ·多目标优化问题解的评价第23-26页
   ·既有多目标优化方法的分类研究第26-35页
     ·基于过程的分类第26-29页
     ·基于选择的分类第29-34页
     ·既有多目标优化方法分析第34-35页
   ·本章小结第35-36页
第三章 改进的多目标量子遗传算法第36-59页
   ·量子遗传算法第36-45页
     ·量子计算第36-37页
     ·量子遗传算法基本原理第37-40页
     ·量子遗传算法流程第40-44页
     ·量子遗传算法性能分析第44-45页
   ·改进的多目标量子遗传算法第45-51页
     ·染色体编码和种群初始化第45-46页
     ·H 门量子更新策略第46-47页
     ·概率迁移群体第47-48页
     ·约束违反度第48页
     ·栅格化归档群体第48-50页
     ·量子交叉第50页
     ·算法流程第50-51页
   ·算法性能分析第51-58页
     ·收敛性分析第51-53页
     ·多样性分析第53-55页
     ·带约束函数优化第55-58页
   ·本章小结第58-59页
第四章 铁路客运量双层次分析及客流预测第59-84页
   ·铁路客流分析第59-64页
     ·铁路客流特点第59-61页
     ·铁路客流属性第61-62页
     ·铁路客流组成第62-64页
   ·铁路客流双层次数据分析第64-66页
     ·日数据第64-65页
     ·月数据第65-66页
   ·基于 BP 神经网络的趋势客流预测模型第66-71页
     ·输入变量处理第66-67页
     ·BP 神经网络客流预测模型第67-68页
     ·模型原理及算法流程第68-70页
     ·预测模型性能分析第70-71页
   ·双层次正交神经网络趋势客流预测模型第71-74页
     ·双层次 BP 神经网络预测模型设计第72-73页
     ·虚拟层改进策略第73-74页
   ·BLON 模型客流预测实验第74-76页
   ·基于 BLON 模型的 2015 年京沪走廊相关路网 OD 客流预测第76-82页
     ·京沪客运走廊相关路网第76-78页
     ·路网趋势客流预测第78-81页
     ·路网诱增客流预测第81-82页
   ·本章小结第82-84页
第五章 旅客列车开行方案多目标优化建模第84-98页
   ·直通旅客列车开行方案拟定第84-87页
     ·旅客列车开行方案拟定原则第84-86页
     ·旅客列车开行方案拟定流程第86-87页
   ·旅客列车开行方案优化问题描述第87-88页
   ·旅客列车开行方案优化目标函数第88-94页
     ·市场效益目标第88-90页
     ·经济效益目标第90-92页
     ·社会效益目标第92-94页
   ·旅客列车开行方案约束条件第94-96页
     ·列车属性约束第94-95页
     ·车站能力约束第95页
     ·区间通过能力约束第95-96页
   ·旅客列车开行方案多目标优化模型第96-97页
   ·本章小结第97-98页
第六章 基于改进多目标量子遗传算法的旅客列车开行方案优化第98-114页
   ·旅客列车开行方案求解策略和假设第98-99页
   ·旅客列车开行方案多目标优化模型求解过程第99-106页
     ·旅客列车开行方案拟定第99-103页
     ·基于多目标量子遗传算法的多目标开行方案优化第103-105页
     ·旅客列车开行方案拟定及优化总体流程第105-106页
   ·2015 年京沪客运走廊相关路网旅客列车开行方案第106-113页
     ·确定列车开行起迄点第107页
     ·确定开行数量及列车等级第107-109页
     ·旅客列车开行方案 Pareto 解集第109-110页
     ·确定列车停站方案第110-113页
   ·本章小结第113-114页
第七章 结论与展望第114-118页
   ·本文工作第114-115页
   ·创新点第115-116页
   ·研究展望第116-118页
参考文献第118-129页
博士研究生期间发表的论文第129-130页
参加的科研项目第130页
科研成果第130页
获奖情况第130-131页
致谢第131-132页
详细摘要第132-145页

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