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题名新一代的铁路运输系统——铁路智能运输系统
被引量：6
- 1
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作者
贾利民
李平
聂阿新
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机构
铁道部铁道科学研究院
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出处
《交通运输工程与信息学报》
2003年第1期81-86,共6页
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基金
铁道部科技研究开发计划项目(2001X027)。
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文摘
本文首次给出了铁路智能运输系统(RITS)的完整定义和特点,提出了中国RITS的结构模型、发展框架以及构成我国RITS的核心技术。最后论述了中国RITS的发展模式、战略阶段及相应的战略目标。
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关键词
铁路运输系统
智能运输系统
rits
结构模型
中国
发展框架
核心技术
发展模式
战略阶段
战略目标
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Keywords
intelligent transportation systems (ITS), railway transportation, railway intelligent transportation systems (rits)
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分类号
U292
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名基于多目标遗传算法的RITS物理结构优化设计
被引量：2
- 2
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作者
孟燕
孙扬
贾利民
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机构
铁道科学研究院计算技术研究所
清华大学建设管理系
北京交通大学交通运输学院
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出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第3期58-62,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60332020)
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文摘
铁路智能运输系统(RITS)是涉及多学科、多专业领域,集底层控制、实时调度、运营管理于一体的多功能、多任务的复杂大型信息系统,系统结构优化设计方法研究对铁路信息化建设和现有信息化资源的整合具有重要意义。本文提出了RITS物理结构优化设计问题模型,即在一定资源条件约束下,综合考虑技术、经济等方面因素,实现功能单元在物理实体上的优化配置,并提出了基于多目标优化的解决思路。RITS结构优化设计待优化函数具有高维、多峰、非线性等特点,求解难度大。本文重点研究了一类基于Pareto机制的具有快速全局收敛能力的多目标遗传算法,并以紧急救援系统为例进行结构优化设计,验证了算法的有效性。
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关键词
铁路智能运输系统
物理结构
多目标优化
遗传算法
PARETO机制
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Keywords
railway intelligent transportation systems （rits）
physical structure
multi-objective optimiza- tion
genetic algorithm
pareto
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于多目标遗传算法的RITS物理结构优化设计
- 3
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作者
孟燕
孙扬
贾利民
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机构
铁道科学研究院电子所
清华大学
北京交通大学
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出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第10期227-228,279,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60332020)
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文摘
提出了RITS物理结构优化设计问题模型和基于多目标优化的解决思路。RITS结构优化设计待优化函数具有高维、多峰、非线性等特点,求解难度大。重点研究了一类基于Pareto机制的具有快速全局收敛能力的多目标遗传算法,并以紧急救援系统为例进行结构优化设计,验证了算法的有效性。
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关键词
铁路智能运输系统
物理结构
多目标优化
PARETO机制
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Keywords
railway intelligent transportation systems （rits）
Physical structure
Multi-objective optimization
Pareto mechanism
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名铁路智能运输系统的逻辑结构分析方法
- 4
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作者
孟燕
贾利民
孙扬
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机构
铁道科学研究院
北京交通大学
清华大学
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出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
2005年第5期12-17,30,共7页
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基金
国家自然科学基金(60332020)
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文摘
铁路智能运输系统(RITS)规模大、结构复杂、要素繁多,系统设计难度大.这类系统设计和建设的关键在于采用合理的模型描述系统的结构、数据及相互联系,使得复杂的信息关联简单易懂,便于整个铁路智能运输系统的设计.为降低系统设计复杂程度,本文提出了一种基于模糊聚类的RITS逻辑结构分解方法,通过建立模糊关联强度矩阵描述过程间的关联程度,在此基础上采用模糊聚类将RITS逻辑结构分解为若干相对独立的功能单元,使系统分解过程更为精细和严谨,为系统物理实现及相关研究提供了基础.
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关键词
模糊聚类
铁路智能运输系统
逻辑
结构分析
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Keywords
fuzzy clustering
railway intelligent transportation systems （rits）, logical, structure analysis
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分类号
U2
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名基于模糊聚类的铁路智能运输系统结构分析方法研究
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作者
孟燕
贾利民
孙扬
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机构
铁道科学研究院
北京交通大学
清华大学
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出处
《铁路计算机应用》
2005年第4期9-11,共3页
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文摘
铁路智能运输系统(RITS)规模大、结构复杂、要素繁多,系统设计难度大。为降低系统设计复杂程度,提出了一种基于模糊聚类的RITS逻辑结构分解方法,通过建立模糊关联强度矩阵描述过程间的关联程度,在此基础上采用模糊聚类将RITS 逻辑结构分解为若干相对独立的功能单元,使系统分解过程更为精细和严谨,为系统物理实现及相关研究提供了基础。
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关键词
模糊聚类
铁路智能运输系统
逻辑结构
结构分析
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Keywords
fuzzy clustering
railway intelligent transportation systems (rits)
logical structure
structure analysis
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分类号
U29-39
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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