Advancing Transportation Routing Decisions Using Riemannian Manifold Surfaces
Notice bibliographique
Résumé
We consider several real-world driving factors such as the time spent at traffic signs (e.g., yield signs and stop signs), speed limits, and the topology of the surface to develop realistic and accurate routing solutions. Though these factors increase the complexity of modeling, they provide the flexibility to evaluate the routing solutions from different perspectives: cost, distance, and time, to name a few. First, we develop a set of algorithms based on the Riemannian manifold surface (RMS) to factor in the Earth’s curvature to calculate distances. Second, we present a multiobjective, nonlinear, mixed-integer model (MINLP) that minimizes the distance traveled, time traveled, traveling costs, and time spent on traffic signs to design and evaluate the routes where the waiting times associated with traffic lights, stop signs, and yield signs are stochastic. Finally, we apply MINLP and RMS-based algorithms to a set of real-life and short- and long-distance transportation problems and analyze the results from computational experiments and discrete event simulations. We show that our approaches are on par with the state-of-the-art application, Google Maps, and yield realistic routing solutions that generate significant cost savings.
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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 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».