A Multimodal Passenger-and-Package Sharing Network for Urban Logistics
Notice bibliographique
Résumé
This paper envisions a multimodal passenger-and-package sharing (PPS) network for urban logistics integrating metro, taxi, and truck. A hub-and-spoke structure is designed including hubs located at metro stations and service stores connected to the hubs. Packages are transported by metro on backbone links between the hubs and are carried by taxis or trucks between service stores and hubs, depending on the unit costs of these two modes and capacity constraint of the taxi. A mixed integer linear programming model for hub location problems—fusing the multiassignment p-hub median problem without capacity constraints and the capacitated multiassignment p-hub covering problem—is formulated to optimize the multimodal PPS network. The model is implemented based on the real-world data in Shanghai (China) under a series of scenarios to evaluate the network performance from two perspectives: the number of hubs and the proportion of taxi drivers who are willing to carry packages. The scenarios show that with increased number of hubs, the spatial distribution of hubs disperses from the city center to peripheral areas and more areas can be serviced by taxis. There is, however, a trade-off between the operation cost saved by taxis and the establishment cost of an extra hub. The analysis also presents that if the proportion of taxis willing to carry packages associates with the incentive payments to taxi drivers, an optimal value of incentives exists, by balancing the operation costs of taxis and trucks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».