Multiobjective Bike Repositioning in Bike-Sharing Systems via a Modified Artificial Bee Colony Algorithm
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
With the expansion of the sharing economy, growing urban traffic, and increasing environmental pollution, bike-sharing systems (BSSs) are developing rapidly all over the world. A major operational issue in BSS is to reposition the bikes over time such that enough bikes and open parking slots are available to users. Especially during peak hours, it is essential to stabilize BSS in use. To cope with the issue, this article proposes a new approach integrating multiobjective optimization and a weighting factor based on the shortage event types of each station. In addition, the multiobjective artificial bee colony algorithm is modified according to the features of this work to find optimal solutions. The proposed approach is applied to the real-life repositioning of a BSS during peak hours to verify its feasibility and effectiveness. Also, the algorithm is compared with other frequently used multiobjective algorithms. For the comparative study, convergence metric and spacing are adopted to further measure the algorithm performance. The scalability of the proposed approach in addressing the multiobjective repositioning problems during peak hours is also verified by multiple trials. Note to Practitioners-This work deals with bike repositioning in bike-sharing systems (BSSs) during peak hours, which has major significance in the efficient operation of such systems. It builds a multiobjective optimization model and solves it through a modified multiobjective artificial bee colony algorithm. The existing single-objective optimization methods fail to solve the concerned problem. This work can find the optimal routes of the repositioning vehicles along with the number of desired parked bikes of corresponding stations. The experimental results indicate that the proposed method is highly effective and can greatly and readily help decision-makers better manage the BSS of a practical size.
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.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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