A Cost and Passenger Responsible Optimization Method for the Operation Plan of Additional High-Speed Trains in a Peak Period
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Notice bibliographique
Résumé
In the peak period of a railway system, operators typically add additional trains to provide increased capacity to satisfy the increasing passenger demand. The paper proposes a new optimization framework for designing the operation plan, which includes the number of additional trains, train type, stop plan, and timetable, for additional trains in a peak period. A space-time network representation is used to obtain a feasible primary operation plan by finding a set of feasible space-time paths in the space-time network. Considering simultaneously the passenger demand and the trains’ total travel times, we formulate a biobjective integer programming model for generating a cost and passenger responsible primary operation plan. A set of loading capacity constraints are formulated in the model to guarantee a suitable loading capacity for each station’s passenger demand and better service for passengers. The CPLEX solver is used to solve the proposed model and to generate the optimal operation plan. Two sets of numerical experiments are conducted on a small-scale rail corridor and on the Wuhan-Guangzhou rail corridor to evaluate the performance of the proposed method. The results of the experiments show that the primary operation plan can be obtained within an acceptable computation time.
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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