Integrated Optimization of Bus Line Fare and Operational Strategies Using Elastic Demand
Notice bibliographique
Résumé
An optimization approach for designing a transit service system is proposed. Its objective would be the maximization of total social welfare, by providing a profitable fare structure and tailoring operational strategies to passenger demand. These operational strategies include full route operation (FRO), limited stop, short turn, and a mix of the latter two strategies. The demand function is formulated to reflect the attributes of these strategies, in-vehicle crowding, and fare effects on demand variation. The fare is either a flat fare or a differential fare structure; the latter is based on trip distance and achieved service levels. This proposed methodology is applied to a case study of Dalian, China. The optimal results indicate that an optimal combination of operational strategies integrated with a differential fare structure results in the highest potential for increasing total social welfare, if the value of parameter <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mrow><mml:mi>ε</mml:mi></mml:mrow></mml:math> related to additional service fee is low. When this value increases up to more than a threshold, strategies with a flat fare show greater benefits. If this value increases beyond yet another threshold, the use of skipped stop strategies is not recommended.
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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 | 0,002 |
| 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 ».