MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2908934362 · doi:10.1155/2019/2452348

Multiobjective Optimal Formulations for Bus Fleet Size of Public Transit under Headway-Based Holding Control

2019· article· en· W2908934362 sur OpenAlexvenueno aff
Shidong Liang, Minghui Ma, Shengxue He

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Science Foundation of Shanghai
Mots-clésHeadwaySchedulePublic transportControl (management)TrainEngineeringOptimal controlReliability (semiconductor)RandomnessComputer scienceTransit (satellite)Automotive engineeringSimulationTransport engineeringMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, with the development of advanced technologies for data collection, real-time bus control strategies have been implemented to improve the daily operation of transit systems, especially headway-based holding control which is a proven strategy to reduce bus bunching and improve service reliability for high-frequency bus routes, with the concept of regulating headways between successive buses. This hot topic has inspired the reconsideration of the traditional issue of fleet size optimization and the integrated bus holding control strategy. The traditional headway-based control method only focused on the regulation of bus headways, without considering the number of buses on the route. The number of buses is usually assumed as a given in advance and the task of the control method is to regulate the headways between successive buses. They did not consider the bus fleet size problem integrated with headway-based holding control method. Therefore, this work has presented a set of optimal control formulations to minimize the costs for the passengers and the bus company through calculating the optimal number of buses and the dynamic holding time, taking into account the randomness of passenger arrivals. A set of equations were formulated to obtain the operation of the buses with headway-based holding control or the schedule-based control method. The objective was to minimize the total cost for the passengers and the bus company in the system, and a Monte Carlo simulation based solution method was subsequently designed to solve the optimization model. The effects of this optimization method were tested under different operational settings. A comparison of the total costs was conducted between the headway-based holding control and the schedule-based holding control. It was found that the model was capable of reducing the costs of the bus company and passengers through utilizing headway-based bus holding control combined with optimization of the bus fleet size. The proposed optimization model could minimize the number of buses on the route for a guaranteed service level, alleviating the problem of redundant bus fleet sizes caused by bus bunching in the traditional schedule-based control method.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Advanced TransportationMême sujetTransportation Planning and OptimizationTravaux en français237 207