Optimal Design of Bus Stop Locations Integrating Continuum Approximation and Discrete Models
Notice bibliographique
Résumé
Although transit stop location problem has been extensively studied, the two main categories of modeling methodologies, i.e., discrete models and continuum approximation (CA) ones, seem have little intersection. Both have strengths and weaknesses, respectively. This study intends to integrate them by taking the advantage of CA models’ parsimonious property and discrete models’ fine consideration of practical conditions. In doing so, we first employ the state-of-the-art CA models to yield the optimal design, which serves as the input to the next discrete model. Then, the stop location problem is formulated into a multivariable nonlinear minimization problem with a given number of stop location variables and location constraint. The interior-point algorithm is presented to find the optimal design that is ready for implementation. In numerical studies, the proposed model is applied to a variety of scenarios with respect to demand levels, spatial heterogeneity, and route length. The results demonstrate the consistent advantage of the proposed model in all scenarios as against its counterparts, i.e., two existing recipes that convert CA model-based solution into real design of stop locations. Lastly, a case study is presented using real data and practical constraints for the adjustment of a bus route in Chengdu (China). System cost saving of 15.79% is observed by before-and-after comparison.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».