Optimizing the Location of Virtual Stations in Free-Floating Bike-Sharing Systems with the User Demand during Morning and Evening Rush Hours
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, free-floating bike-sharing systems (FFBSSs) have been considerably developed in China. As there is no requirement to construct bike stations, this system can substantially reduce the cost when compared to the traditional bike-sharing systems. However, FFBSSs have also become a critical cause of parking disorder, especially during the morning and evening rush hours. To address this issue, the local governments stipulated that FFBSSs are required to deploy virtual stations near public transit stations and major establishments. Therefore, the location assignment of virtual stations is sufficiently considered in the FFBSSs, which is required to solve the parking disorder and satisfy the user demand, simultaneously. The purpose of this study is to optimize the location assignment of virtual stations that can meet the growing demand of users by analyzing the usage data of their shared bikes. This optimization problem is generally formulated as a mixed-integer linear programming (MILP) model to maximize the user demand. As an alternative solution, this article proposes a clustering algorithm, which can solve this problem in real time. The experimental results demonstrate that the MILP model and the proposed method are superior to the K-means method. Our method not only provides a solution for maximizing the user demand but also gives an optimized design scheme of the FFBSSs that represents the characteristics of virtual stations.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle