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Enregistrement W1697015183 · doi:10.1002/atr.197

Modeling and optimization of transportation systems

2011· article· en· W1697015183 sur OpenAlexaffvenueabout
S. C. Wirasinghe

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperations researchPublic transportService (business)Transport engineeringComputer scienceSizingEngineeringBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I am pleased to write a short editorial for this special issue, which highlights several areas of strength of the Journal of Advanced Transportation such as public transport and airport systems, transportation planning, techniques of transport systems analysis, and multiobjective optimization of transport systems. The emerging area of evacuation planning is also represented. The issue coincidentally highlights the truly global nature of our authors, as well as the interest that we have in attracting outstanding senior as well as emerging authors. A sister special issue on transport and traffic networks will be edited by Co-Editor-in-Chief William Lam. The papers that have been selected for this special issue are “On the allocation of new lines in a competitive transit network with uncertain demand and scale economies” by Zhi-Chun Li, William H. K. Lam, and S. C. Wong; “Simulation-based analysis of personal rapid transit systems: service and energy performance assessment of the Masdar City PRT Case” by Katharina Mueller and Sgouris P. Sgouridis; “Model of personal attitudes towards transit service quality” by Khandker M. Nurul Habib, Lina Kattan, and Md. Tazul Islam; “IF-EM: an interval-parameter fuzzy linear programming model for environment-oriented evacuation planning under uncertainty” by Qian Tan, Guo H. Huang, Chaozhong Wu, and Yanpeng Cai; “Airport gate reassignments considering deterministic and stochastic flight departure/arrival times” by Shangyao Yan, Ching-Hui Tang, and Yu-Zhou Hou; and “Multiple objective optimization of the fleet sizing problem for road freight transportation” by Jacek Żak, Adam Redmer, and Piotr Sawicki. Li et al. consider an innovative model for allocating new transit lines in a competitive network with demand uncertainty and scale economies. They explicitly consider interactions among the transit authority, transit operators, and transit passengers. Mueller and Sgouridis consider a zero-emission model city that is implementing a personal rapid transit system. The PRT will run throughout the city on an underground network. A discrete-event simulation model that supports the design and implementation of the system is described. Habib et al. present an investigation of the reasons for the use of transit in Calgary, Canada. The reasons are expressed as functions of people's perceptions and attitudes towards transit service quality. A multinomial logit model is developed to capture unobservable latent variables useful in defining passenger perceptions and attitudes. Tan et al. consider uncertainty related to factors involved in evacuation activities. The paper employs inexact optimization techniques to address the uncertainties. An interval-parameter fuzzy model is developed for evacuation management under uncertainty. Yan et al. develop an airport gate reassignment model that considers both deterministic (near future) and stochastic (later) flight departure/arrival times. An integer programming technique is applied to formulate a gate reassignment model (GRM). Because gate reassignment needs to be done repeatedly, the GRM is applied within a dynamic gate reassignment framework. Żak et al. consider a fleet sizing problem in a road freight transportation company with a heterogeneous fleet as well as technical back-up facilities. The decision problem is formulated in terms of multiple objective mathematical programming based on queuing theory. Various technical and economic criteria and stakeholder interests are taken into account.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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