Designing the Master Schedule for Demand-Adaptive Transit Systems
Notice bibliographique
Résumé
Demand-Adaptive Systems (DAS) display features of both traditional fixed-line bus services and purely on-demand systems such as dial-a-ride, that is they offer demand-responsive services within the framework of traditional scheduled bus transportation. A DAS bus line serves, on one hand, a given a set of compulsory stops according to a predefined schedule specifying the time windows associated to each, providing the traditional use of the transit line, without requiring any reservation. On the other hand, passengers may also issue requests for transportation between two desired, optional, stops, which induces detours in the vehicle routes. The design of a DAS line is a complex planning operation that requires to determine not only its design in terms of selecting the compulsory stops, but also its master schedule in terms of the time windows associated to the compulsory stops. Designing a DAS thus combines elements of strategic and tactical planning. In this paper we focus on determining a master-schedule for a single DAS line. We propose a mathematical description and a solution framework based on the estimation of a number of statistical parameters of the demand and the DAS line service. Results of numerical experiments are also given and analyzed. Cooperation as problem-solving and algorithm-design strategy is widely used to build methods addressing complex discrete optimization problems. In most cooperative-search algorithms, the explicit cooperation scheme yields a dynamic process not deliberately controlled by the algorithm design but inflecting the global behaviour of the cooperative solution strategy. The paper presents an overview of explicit cooperation mechanisms and describes issues related to the associated dynamic processes and the emergent computation they often generate. It also identifies a number of research directions into cooperation mechanisms, strategies for dynamic learning, automatic guidance, and self- adjustment, and the associated emergent computation processes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».