Bilevel Optimization for the Hazmat Transportation Problem with Lane Reservation
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we investigate a bilevel optimization model for the hazmat transportation problem with lane reservation. The problem lies in selecting lanes to be reserved in the network and planning paths for hazmat transportation tasks. The trade-off among transportation cost, risk, and impact on the normal traffic is considered. By using the traffic flow theory, we quantify the impact on the normal traffic and modify the traditional risk measurement model. The problem is formulated as a multiobjective bilevel programming model involving the selection of reserved lanes for government and planning paths for hazmat carriers. Two hybrid metaheuristic algorithms based on the particle swarm optimization algorithm and the genetic algorithm, respectively, are proposed to solve the bilevel model. Their performance on small-scale instances is compared with exact solutions based on the enumeration method. Finally, the computational results on large-scale instances are compared and sensitivity analysis on the key parameters is presented. The results indicate the following: (1) Both algorithms are effective methods for solving this problem, and the method based on the particle swarm optimization algorithm requires a shorter computation time, whereas the method based on the genetic algorithm shows more advantages in optimality. (2) The bilevel model can effectively reduce the total risk of the hazmat transportation while considering the interests of hazmat carriers and ordinary travellers. (3) The utilization rate of reserved lanes increases with an increasing number of tasks. Nevertheless, once the proportion of hazmat vehicles becomes excessive, the advantage of reducing the risk of the reserved lanes gradually decreases.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 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 ».