Signal setting with demand assignment: global optimization with day‐to‐day dynamic stability constraints
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.
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY This paper deals with traffic signal setting with demand assignment. All approaches proposed in literature to address this problem are based on equilibrium assignment, well established in literature as well as in practice. Still, it is widely acknowledged that there are some relevant issues that may not be effectively addressed under the equilibrium approach, mainly uniqueness and stability, sensitivity to parameters and/or starting state. These issues should be better dealt with a day‐to‐day dynamic approach, through deterministic (or stochastic) process models. This issue seems relevant because optimization of signal timings under equilibrium assumptions may not guarantee that an effective solution is obtained, because it may well be not an attractor of the evolution over time. The main contributions of this paper are as follows: A simple but still effective deterministic process models based on exponential smoothing filters, which also include effects of signal setting, this model allows to state local stability of fixed‐point states (consistent with equilibrium patterns) through the spectral analysis of the Jacobian matrix of the recursive equations modelling the evolution over time of the system. An expression of equilibrium stability conditions that can be included as constraints within global optimization models for signal setting; such models guarantee that stability conditions are satisfied by obtained solution. Results from an application to a toy network, supporting major theoretical findings, are also reported. The very simple example allows for graphical representation to develop a general method useful to address implementation at real scale. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle