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Enregistrement W2036221507 · doi:10.1287/opre.1080.0642

Optimal Real-Time Traffic Control in Metro Stations

2009· article· en· W2036221507 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOperations Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Systems and Energy Efficiency
Établissements canadiensBombardier (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrainComputer scienceScheduling (production processes)ScheduleRouting (electronic design automation)Real-time computingBranch and boundControl (management)Process (computing)Real-time Control SystemColumn generationOperations researchMathematical optimizationComputer networkEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Train movements across railway stations are still operated by human dispatchers. Motivated by an application provided by Azienda Trasporti Milanesi (ATM), the major Italian municipal transport company, we developed a real-time automated traffic control system to operate trains in metro stations. The system optimally controls the trains in a metro station by identifying a suitable routing and by establishing an optimum schedule of the performed operations. For each candidate routing an instance of the blocking, no-wait job-shop scheduling problem with convex costs is solved to optimality by branch and bound. A new, effective lower bound is developed to speed up the enumeration process. Computational testing in a real environment proved that the algorithm is able to solve relevant practical instances within the very tight time limit imposed by the application. The system has been in operation in the Milan metro since July 2007. To our knowledge, this is the first example of successful application of optimization methods to real-time traffic control in metro stations.

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.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,290 · 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