| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 国内外研究现状总结 | 第15页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第15-19页 |
| 2 城市轨道交通乘务排班问题分析 | 第19-33页 |
| 2.1 城市轨道交通运输组织相关内容 | 第19-20页 |
| 2.2 城市轨道交通乘务排班问题相关内容 | 第20-26页 |
| 2.2.1 城市轨道交通乘务排班问题相关概念 | 第20-24页 |
| 2.2.2 城市轨道交通乘务排班问题基本特点 | 第24-25页 |
| 2.2.3 城市轨道交通乘务排班优化步骤 | 第25-26页 |
| 2.3 突发客流下城市轨道交通乘务排班问题相关内容 | 第26-32页 |
| 2.3.1 突发客流基本概述 | 第26-27页 |
| 2.3.2 突发客流下城市轨道交通运输组织基本流程 | 第27-29页 |
| 2.3.3 突发客流下乘务排班问题基本内容 | 第29-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 城市轨道交通乘务排班优化模型 | 第33-47页 |
| 3.1 乘务排班问题描述 | 第33页 |
| 3.2 乘务排班优化模型构建 | 第33-39页 |
| 3.2.1 符号定义 | 第34-36页 |
| 3.2.2 约束条件 | 第36-38页 |
| 3.2.3 目标函数 | 第38-39页 |
| 3.3 乘务排班优化模型求解 | 第39-46页 |
| 3.3.1 自适应免疫克隆选择算法基本原理 | 第39-40页 |
| 3.3.2 自适应免疫克隆选择算法的特点 | 第40-41页 |
| 3.3.3 自适应免疫克隆选择算法设计说明 | 第41-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 突发客流下城市轨道交通乘务排班调整模型 | 第47-57页 |
| 4.1 突发客流下乘务排班问题描述 | 第47页 |
| 4.2 乘务排班调整模型构建 | 第47-54页 |
| 4.2.1 符号定义 | 第48-51页 |
| 4.2.2 约束条件 | 第51-52页 |
| 4.2.3 目标函数 | 第52-54页 |
| 4.3 乘务排班调整模型求解 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 实例分析 | 第57-66页 |
| 5.1 北京地铁13号线简介 | 第57-58页 |
| 5.2 城市轨道交通乘务排班优化 | 第58-61页 |
| 5.3 突发客流下城市轨道交通乘务排班调整 | 第61-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 6 结论与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 论文的主要研究结论 | 第66页 |
| 6.2 研究展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录A | 第72-76页 |
| 附录B | 第76-78页 |
| 附录C | 第78-79页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第79-81页 |
| 学位论文数据集 | 第81页 |