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Enregistrement W3087780323 · doi:10.1155/2020/8867404

Equity-Oriented Train Timetabling with Collaborative Passenger Flow Control: A Spatial Rebalance of Service on an Oversaturated Urban Rail Transit Line

2020· article· en· W3087780323 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Systems and Energy Efficiency
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTrainSolverWeightingComputer scienceTabu searchService (business)Service levelInteger programmingHeuristicTransport engineeringUrban rail transitOperations researchMathematical optimizationEngineeringAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On an oversaturated urban rail transit line, passengers at downstream stations have to wait for more trains until they get aboard, resulting in service imbalance problem. To improve the service quality, this paper proposes an integrated optimization approach combining the train timetabling and collaborative passenger flow control, with the aim of minimizing indicators associated with the passenger service imbalance and train loading capacity utilization. Considering train regulation constraints and passenger loading dynamics, a mixed-integer linear programming model is formulated. Based on the linear weighting technique, an iterative heuristic algorithm combining the tabu search and Gurobi solver is designed to solve the proposed model. Finally, a simple case with different-scale instances is used to verify that the proposed algorithm can obtain near-optimal solution efficiently. Moreover, a real-world case of Beijing Subway Batong Line is implemented to compare performances of the proposed approach with those under the original timetable and noncollaborative passenger flow control.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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