A Bi-Level Passenger Preference-Oriented Line Planning Model for High-Speed Railway Operations
Notice bibliographique
Résumé
To solve bottlenecks and capacity shortages in railway corridors, it is necessary to consider passengers’ temporal-spatial preferences in conjunction with train dispatching decisions at the line planning stage. A design of the departure and stop plans which is based on the passengers’ preferences would guarantee a high quality of service. This paper presents a line planning optimization model for high-speed railway (HSR) operations that addresses both the operating costs of lines and passengers’ preferences through a bi-level integer programming (IP) problem. Using actual travel data from the Shenzhen–Changsha HSR in China, we investigate passengers’ travel behavior during different time periods and between several origin and destination (OD) pairs to characterize their spatial-temporal preferences. An IP model is then developed that maximizes the degree of passenger departure time satisfaction (DTS) at the higher level and the operating costs of lines at the lower level. Due to the complexity of the problem, a methodology is proposed to find a conflict-free solution for the proposed model to find train frequencies in each block and their stop plans at each station between the upper- and lower-level models. It is shown that a given passenger trip demand between an origin and a destination could become more flexible by analyzing its time characteristics and the DTS. Finally, a case study is presented to show the effectiveness of the model and the solution approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».