Genetic Algorithm-Based Particle Swarm Optimization Approach to Reschedule High-Speed Railway Timetables: A Case Study in China
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 this study, a mixed integer programming model is proposed to address timetable rescheduling problem under primary delays. The model considers timetable rescheduling strategies such as retiming, reordering, and adjusting stop pattern. A genetic algorithm-based particle swarm optimization algorithm is developed where position vector and genetic evolution operators are reconstructed based on departure and arrival time of each train at stations. Finally, a numerical experiment of Beijing-Shanghai high-speed railway corridor is implemented to test the proposed model and algorithm. The results show that the objective value of proposed method is decreased by 15.6%, 48.8%, and 25.7% compared with the first-come-first-service strategy, the first-schedule-first-service strategy, and the particle swarm optimization, respectively. The gap between the best solution obtained by the proposed method and the optimum solution computed by CPLEX solver is around 19.6%. All delay cases are addressed within acceptable time (within 1.5 min). Moreover, the case study gives insight into the correlation between delay propagation and headway. The primary delays occur in high-density period (scheduled headway closes to the minimum headway), which results in a great delay propagation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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