Innovative Bike-Sharing in China: Solving Faulty Bike-Sharing Recycling Problem
Notice bibliographique
Résumé
In China, based on the mobile Internet technology and global positioning system (GPS), innovative bike-sharing is different from traditional bike-sharing system with docking station, for its flexibility and convenience. However, innovative bike-sharing system faces operational challenges, especially in faulty bike-sharing recycling (FBSR) problem. In this paper, a framework is designed based on the optimization method to solve the FBSR problem so that it can minimize the total recycling costs by taking the route optimization and loading capacity ratio as constraints. The FBSR method combines the K-means method for clustering faulty bike-sharing with planning recycling route for operational decisions. Moreover, CPLEX solver is used to obtain the desired result of the FBSR model. Finally, a case study based on a certain area in Beijing, China, is used to verify the validity and applicability of the model. The results show that the value of loading capacity ratio and the number of clustering points greatly affect the results of FBSR problem. Four vehicles are designated to execute FBSR tasks required by different clustering points. This study is of considerable significance for the bike-sharing promotion in the last-mile situation to the real problems arising in the initial period.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».