A Matheuristic Iterative Approach for Profit-Oriented Line Planning Applied to the Chinese High-Speed Railway Network
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a matheuristic iterative approach (MHIA) is proposed to solve the line planning problem, also called network design problem, and frequency setting on the Chinese high-speed railway network. Our optimization model integrates the cost-oriented and passenger-oriented objectives into a profit-oriented objective. Therefore, the passenger travel time is incorporated in the ticket price using a travel time value. As a result, transfers and detours will result in lower ticket prices and thus lower revenues for the operator. When evaluating the performance of a given line plan, the way in which passengers will travel through the network needs to be modelled. This passenger assignment is typically a time-consuming calculation. The proposed line planning approach iteratively improves the line plan using easy-to-determine indicators. During the process, a mixed integer linear programming model addresses the passenger assignment and optimizes the frequency setting in order to maximise the operational profit. Extensive computational experiments are executed to show the effectiveness of the proposed approach to deal with the real-world railway network line planning problem. Through extensive computational experiments on the small example network and real-world-based instances, the results show that the proposed model can improve the profits by 22.4% on average comparing to their initial solutions. When comparing to an alternative iterative approach, our proposed method has advantage of obtaining high quality of solutions by improving the profit 10.8% on average. For small, medium, and large size networks, the obtained results are close to the optimal solutions, when available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».