Combinatorial Optimization of Service Order and Overtaking for Demand-Oriented Timetabling in a Single Railway Line
Notice bibliographique
Résumé
Train timetabling is crucial for passenger railway operation. Demand-oriented train timetable optimization by minimizing travel time plays an important role in both theory and practice. Most of the current researches of demand-oriented timetable models assume an idealized situation in which the service order is fixed and in which zero overtaking exists between trains. In order to extend the literature, this paper discusses the combinatorial effect of service order and overtaking by developing four mixed-integer quadratic programming timetabling models with different service order as well as overtaking conditions. With the objective of minimizing passengers’ waiting time and in-vehicle time, the models take five aspects as constraints, namely dwell time, running time, safety interval, overtaking, and capacity. All four models are solved by ILOG CPLEX; and the results, which are based on Shanghai-Hangzhou intercity high-speed rail data, show that either allowing overtaking or changing service order can effectively optimize the quality of timetable with respect to reducing the total passengers’ travel time. Although optimizing train overtaking and service order simultaneously can optimize the timetable more significantly, compared to overtaking, allowing the change of service order can help passengers save total travel time without extending the train travel time. Moreover, considering the computation effort, satisfying both of the conditions in the meantime, when optimizing timetable has not got a good cost benefit.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».