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不确定条件下编组站调度系统配流模型及算法研究
中文名称: 不确定条件下编组站调度系统配流模型及算法研究
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论文编号: 4143410收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: The Modle and Algorithm of Wagon-Flow Allocation in Dispatching System of Marshalling Station under Uncertainty
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 交通运输规划与管理
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 编组站 配流 不确定性 阶段计划 蚁群算法 神经网络
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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       论文发表:快速、低价、包过!发表论文就找论文天下

论文摘要: 编组站是铁路运输的重要基层生产单位,主要办理货物列车的解体和编组作业,主要(略)就是“生产列车”,也就是将到达车站的各种车流进行分类处理,依据列车编组计划、列车运行图和《技规》的有关要求编组成各种出发列车,并按照运行图或铁路局日(班)计划规定的时刻正点发车,在路网点、线能力协调中还担负着车流、列流调节的作用. 编组站智能调度系(略)合集成自动化系统的重要组成部分,而编组站阶段计(略)又是编组站智能调度系统的关键环节和理论难点.阶段计划的核心问题是确定出发列车的编组内容和车流来源,即配流问题.解决配流问题就是要合理安排列车的解编方案和配流方案,使编组站各项工作平稳、有序地进行,提高运输效率,完成运输任务,并保证整个路网的畅通.配流问题分为动态配流和静态配流两个阶段,动态配流通过制定列车的解编方案,确定列车解编顺序;静态配流则通过确定出发列(略)内容和车流来源得到最终的配流方案. 在编组站调度系统中,存在着各种不确定性,既有信息的不确定(如列车预确报、到达时刻等)(略)不确定(如列车到、解、编、发作业),还有换算方面的不确定(如列车编成辆数).对于阶段计划而言,因时间跨度...
Marshalling yard is railway's impor(omitted)-roots units, mainly handling the break-up and the marshalling of freight train(omitted) main function is to simply production train, that is, all wagon-flow which will arrive at the station are classified, according t(omitted)ght train marshalling plan, train diagram an(omitted)l regulation relevant requirements of making up a variety of departure trains and in accordance wit(omitted)ision time of train diagram or Daily Plan to punctual departure, and it als...
目录:
摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第14-30页
  ·选题背景第14-19页
    ·编组站综合调度系统的发展第14-15页
    ·调度系统中配流问题概述第15-16页
    ·不确定系统理论概述第16-18页
    ·研究意义第18-19页
  ·国内外研究动态第19-27页
    ·国外相关研究现状第19-21页
    ·国内相关研究现状第21-26页
    ·既有研究工作分析第26-27页
  ·论文的结构安排和主要研究内容第27-28页
  ·研究方法与研究思路第28-30页
第2章 编组站调度系统分析第30-42页
  ·编组站作业系统分析第30-34页
    ·编组站主要作业简介第30-31页
    ·编组站各子系统简介第31-33页
    ·编组站各子系统的联系第33-34页
  ·编组站作业计划第34-39页
    ·班计划第35页
    ·阶段计划第35-38页
    ·作业计划的智能化第38-39页
  ·配流问题简介第39-41页
    ·配流问题的实质第39-40页
    ·配流问题的特点第40页
    ·配流问题的难点第40-41页
  本章小结第41-42页
第3章 编组站调度系统不确定性分析第42-61页
  ·技术作业时间的不确定性第42-55页
    ·技术作业时间估计第42-43页
    ·解体时间分析第43-46页
    ·溜放过程分析第46-47页
    ·溜放时间估计第47-50页
    ·解体作业时间第50-51页
    ·编组作业时间第51-52页
    ·技检作业时间第52-55页
  ·到达列车不确定性第55-57页
    ·预确报系统第55-56页
    ·到达列车的表示方法第56-57页
  ·出发列车不确定性第57-58页
    ·出发时间的表示方法第57-58页
    ·出发列车的编组内容及编成辆数第58页
  ·算例第58-59页
  本章小结第59-61页
第4章 不确定条件下配流模型构建第61-75页
  ·配流系统分析第61-66页
    ·编组站组号分析第61-62页
    ·配流中车流来源分析第62-63页
    ·配流中接续时间分析第63-64页
    ·配流问题综合分析第64-66页
  ·配流模型建立第66-69页
    ·目标函数第66-67页
    ·车流接续时间约束第67-68页
    ·编组内容约束第68-69页
  ·配流模型分析第69-73页
    ·列车解体顺序确定规则第69页
    ·调车机车安排规则第69-70页
    ·到发线运用规则第70-71页
    ·调车场股道分配规则第71-72页
    ·出发列车编组内容确定规则第72-73页
  本章小结第73-75页
第5章 不确定条件下动态配流算法设计第75-92页
  ·蚁群算法介绍第75-78页
    ·蚁群算法的原理第75-76页
    ·基本蚁群算法分析第76-77页
    ·求解过程第77-78页
  ·解构造图第78-82页
    ·解构造图定义第79页
    ·基本解构造图第79-80页
    ·方案树的生成第80-82页
  ·选择策略第82-85页
    ·信息素分布第82-83页
    ·启发式因子第83页
    ·选择策略第83-84页
    ·信息素更新第84-85页
  ·动态配流算法第85-89页
    ·算法参数的选择第85-88页
    ·虚拟到达场第88-89页
    ·算法步骤第89页
  ·算例第89-90页
  本章小结第90-92页
第6章 不确定条件下静态配流算法设计第92-102页
  ·静态配流网络模型第92-95页
    ·静态配流模型第92-93页
    ·静态配流网络模型第93-94页
    ·静态配流与动态配流的关系第94-95页
  ·算法的学习规则第95-98页
    ·人工神经网络简介第95-96页
    ·初始化权数第96页
    ·误差函数第96-97页
    ·权值的计算第97页
    ·学习步骤第97-98页
  ·算法过程第98-100页
    ·出发列车的编成辆数第98页
    ·虚拟到达列车初值第98-99页
    ·配流方案计算第99页
    ·算法步骤第99-100页
  ·算例第100-101页
  本章小结第101-102页
结论第102-105页
致谢第105-106页
参考文献第106-118页
附录1第118-121页
附录2 郑州北站实例分析第121-127页
  ·郑州北站概况第121-122页
  ·郑州北站原始车流数据第122-124页
  ·配流计划第124-127页
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果第127-128页
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