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Enregistrement W2136642745 · doi:10.1287/trsc.1050.0139

Dispatching Buses in a Depot Using Block Patterns

2006· article· en· W2136642745 sur OpenAlexafffund
Mohamed Hamdouni, Guy Desaulniers, Odile Marcotte, François Soumis, Marianne van Putten

Notice bibliographique

RevueTransportation Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptimization and Search Problems
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDepotTransport engineeringBlock (permutation group theory)Computer scienceOperations researchEngineeringGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article we consider the problem of assigning parking slots to buses of different types so that the required buses can be dispatched easily in the morning. More precisely, if a bus of a certain type is needed at a given time, the buses that precede it in the lane must have departed already. Thus care must be taken to ensure that the buses arriving in the evening are parked in an order compatible with the types required for the morning departures. Maneuvers (i.e., rearrangements of buses within lanes) might be necessary to achieve this goal. Because the transit authorities need robust solutions to this problem (known as the dispatching problem in the literature), we formulate a model in which the depot lanes are filled according to specific patterns, called one-block or two-block patterns. We present two versions of this model, study their properties, and show that some real-life instances can be solved within reasonable times by a commercial MIP solver. We also demonstrate that the solutions of the model are very robust, and can thus be used by transit authorities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,283
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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