MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3048161349 · doi:10.1155/2020/1269415

A Proportional-Switch Adjustment Model towards Mixed Equilibrium with Multiroute Choice Behaviour Criterion

2020· article· en· W3048161349 sur OpenAlexvenueno aff
Zhongxiang Huang, Xiangjun Jiang, Wei Hao

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Bureau, ChangshaNatural Science Foundation of Hunan ProvinceChangsha University of Science and TechnologyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésVariational inequalityUniquenessStability (learning theory)Traffic flow (computer networking)ResidualMathematical optimizationLyapunov functionComputer scienceMathematicsMathematical economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the price-quantity adjustment behaviour principle of the non-Walrasian equilibrium theory, this paper adopted a new QUE (quantity adjustment user equilibrium) criterion to formulate the route comfort choice behaviour. The purpose of the present paper is to establish a proportional-switch adjustment model which aims to reflect the route adjustment behaviour interaction between the traditional UE (user equilibrium) travellers and the QUE travellers and converge to a mixed equilibrium state. It is assumed that a group of road network travellers follow the UE criteria by choosing the travel route with the purpose of minimizing their route travel time (travel cost). In addition, the other group of travellers follow the QUE criteria by selecting the route with the largest residual capacity to achieve a more comfortable travel experience. The travel route adjustment behaviour of the two group travellers generates the dynamic traffic flow evolution towards the mixed equilibrium, and the route adjusting flow is proportional to the difference of traveller decision-making variable among the alternative routes. Simple illustrative examples are used to evaluate the performance of the proposed model, and the uniqueness and stability of the solution are demonstrated by applying the variational inequality and Lyapunov stability theorem.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Advanced TransportationMême sujetTransportation Planning and OptimizationTravaux en français237 207