【摘 要】
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该文在继承前人研究成果的基础上,针对编组站作业计划计算机编制中的重点和难点,以人工智能理论的最新研究成果——多Agent理论的思路和方法为主要设计思想,结合启发式搜索、
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该文在继承前人研究成果的基础上,针对编组站作业计划计算机编制中的重点和难点,以人工智能理论的最新研究成果——多Agent理论的思路和方法为主要设计思想,结合启发式搜索、神经网络、遗传算法、等最优化方法和模糊综合评判方法进行相应的计算机编制相关模型、算法设计,并描述了基于多Agent的编组站作业计算机管理系统的基本结构和实现方法,论文主要研究工作如下:1.对目前铁路编组站作业计划编制的内容和流程进行了详细的理论分析,指出了编组站作业计划编制问题的难点,分析了基于多Agent的作业管理系统与作业计划计算机编制之间的关系,并给出了编组站作业计划编制的核心内容日班计划和阶段计划的形式化描述.2.在分析铁路编组站作业现状和研究计算机编制和管理方法相关理论的基础上,提出了日班计划和阶段计划的模型和求解算法.3.在编组站作业计划计算机编制的理论模型和算法设计的基础上,讨论了基于多Agent的编组站作业管理系统的流程、系统基本构成和各主要Agent的设计与实现.4.针对现场编组站作业计划编制和作业管理缺乏有针对性的评价指标和有效的评价方法的情况,结合铁路调度实际工作,提出了适用于计算机编制编组站作业计划的指标评价体系,并在此基础上,结合多因素模糊综合评判、遗传算法等人工智能方法,提出了"基于遗传算法的模糊逆矩阵"方法,用以解决评价体系指标的权重非人工确定问题,引入"多因素、二级模糊综合评判方法"的思想,并结合例子阐述了具体的指标评价方法,作为对编组站作业计划编制和编组站作业管理的科学评价的有益探讨与尝试.
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