Deadlock Avoidance and Detection in Railway Simulation Systems
Notice bibliographique
Résumé
Avoiding or preventing deadlocks in simulation tools for train scheduling remains a critical issue, especially when combined with the objective of minimization (e.g., the travel times of the trains). The deadlock avoidance and detection problem is revisited, and a new deadlock avoidance algorithm, called DEADAALG, is proposed based on a resource reservation mechanism. The DEADAALG algorithm is proved to be exact; that is, it either detects an unavoidable deadlock resulting from the input data or provides train scheduling free of deadlocks with the scheduling algorithm SIMTRAS. Moreover, it is shown that SIMTRAS is a polynomial time algorithm with an O(|S| &Middot; |T| 2 log |T|) time complexity, where T is the set of trains and S is the set of sections in the railway topo logy. Numerical experiments are conducted on Canada's Vancouver–Calgary single-track corridor of Canadian Pacific Railway Limited. Then it is shown that SIMTRAS is efficient and provides schedules of a quality that is comparable with that of an exact optimization algorithm in tens of seconds for up to 30 trains/day over a planning period of 60 days.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».