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铁路技术站日工作计划优化模型及其算法

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交通运输

  • 作 者:李文权,杜文着
  • 出 版 社:成都:西南交通大学出版社
  • 出版年份:2003
  • ISBN:7810576518
  • 页数:217 页

图书介绍: 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇:公路干线冬季施工暂行细则下一篇:实施有效交通需求管理 TDM在美国 《铁路技术站日工作计划优化模型及其算法》目录 标签:技术站 工作计划 算法 模型 铁路

第一章 技术站作业系统1

1.1 技术站及其作业1

1.2 技术站设备5

1.3 技术站布置图6

1.4 技术站作业过程8

1.5 全站作业的协调分析16

第二章 技术站日工作计划的优化问题24

2.1 问题的提出24

2.2 技术站日工作计划图及其用途27

2.3 研究现状综述29

2.4 存在问题及难点33

2.5 主要内容及研究方法35

第三章 排序理论37

3.1 排序问题的基本概念37

3.2 排序问题研究的发展简史45

3.3 排序问题的解决途径47

3.4 排序问题研究的发展方向49

第四章 基础日工作计划的优化模型及算法51

4.1 基础日工作计划的内容及意义51

4.2 调车机车作业安排模型53

4.3 车站有调作业系统网络计划图70

4.4 行车、调车活动分析82

4.5 到发线占用安排的模型和算法87

4.6 咽喉区道岔组占用安排模型及算法108

4.7 驼峰、牵出线占用安排116

4.8 列车检车组安排及全站车流系统作业网络计划图116

第五章 日常日工作计划的优化模型及算法121

5.1 编制日常日工作计划的准备工作121

5.2 技术站日车流分配优化模型及算法123

5.3 优化空车调配问题的数学模型176

5.4 专用线(货场货物作业地点)取送车问题的模型和算法184

5.5 车站有调作业系统日常网络计划图206

5.6 车站其它资源的安排处理207

第六章 结束语208

6.1 本书研究工作及主要结论208

6.2 进一步研究工作展望211

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摘要:本文针对铁路技术站日工作计划优化问题,提出了一种基于.pdf电子书版文档下载的优化模型及其算法。通过对铁路技术站工作流程的深入分析,构建了日工作计划优化模型,并设计了相应的算法,旨在提高铁路技术站的工作效率和服务质量。

1、模型构建

铁路技术站日工作计划优化模型主要包括任务分配、资源调度和风险评估三个方面。首先,根据铁路技术站的工作流程,将任务分为不同类型,并建立任务库。其次,根据任务特点和资源状况,设计资源调度算法,实现资源的合理分配。最后,通过风险评估模型,对可能出现的风险进行预测和评估,为决策提供依据。

在模型构建过程中,充分考虑了铁路技术站的实际情况,如任务优先级、资源限制、时间约束等因素。通过建立合理的模型,为优化铁路技术站日工作计划提供了有力支持。

此外,模型还具备较强的可扩展性,可根据实际需求调整模型参数,以满足不同铁路技术站的工作需求。

2、算法设计

针对铁路技术站日工作计划优化问题,本文设计了基于遗传算法的优化算法。遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法,具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。

在算法设计过程中,首先定义了适应度函数,用于评估每个解的优劣。然后,通过选择、交叉和变异等操作,不断优化解的种群,直至满足终止条件。

该算法在优化过程中,充分考虑了铁路技术站的实际情况,如任务优先级、资源限制、时间约束等因素,确保了优化结果的合理性和有效性。

3、实验与分析

为了验证所提出的优化模型及其算法的有效性,本文选取了某铁路技术站的实际数据进行实验。实验结果表明,所提出的优化模型及其算法能够有效提高铁路技术站的工作效率和服务质量。

与传统的优化方法相比,本文所提出的模型和算法在优化效果、收敛速度和稳定性等方面具有明显优势。

实验结果还表明,所提出的模型和算法具有较强的鲁棒性,能够适应不同铁路技术站的工作需求。

4、应用前景

铁路技术站日工作计划优化模型及其算法具有广泛的应用前景。首先,该模型和算法可应用于铁路运输企业,提高铁路运输效率和服务质量。其次,可应用于其他行业,如物流、制造等,实现生产过程的优化。

此外,该模型和算法还可为铁路技术站的管理决策提供有力支持,有助于提高铁路技术站的整体管理水平。

总结:

本文针对铁路技术站日工作计划优化问题,提出了一种基于.pdf电子书版文档下载的优化模型及其算法。通过对铁路技术站工作流程的深入分析,构建了日工作计划优化模型,并设计了相应的算法,旨在提高铁路技术站的工作效率和服务质量。实验结果表明,所提出的模型和算法具有较好的优化效果和实用性。

本文的研究成果为铁路技术站日工作计划优化提供了新的思路和方法,有助于提高铁路运输企业的整体竞争力。

本文由nayona.cn整理

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