Maintenance Decision-Making of an Urban Rail Transit System in a Regionalized Network-Wide Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The networked operation of Urban Rail Transit (URT) brings the new challenge of network-wide maintenance. This research focuses on the URT Network-Wide Maintenance Decision-Making Problem (URT-NMDP), including regionalized maintenance network design and maintenance resource allocation. In this work, we proposed a bi-objective integer programming model that integrates the characteristics of set coverage and P-median models, resulting in the regionalized maintenance network design model. Some critical factors are considered in the model, such as the importance of node, the maximum failure response time, and maintenance guarantee rules. We designed a NSGA-II based algorithm to solve the model. Moreover, due to the uncertainty of failures in the URT network, we developed the method of allocating maintenance resources based on Monte Carlo simulation to strengthen the reliability of the regionalized maintenance network. With the model and algorithm presented in this work, we obtained Pareto optimal solutions of URT-NMDP, i.e., URT network-wide maintenance planning schemes, which include the number and location of maintenance points, the allocation of demand points, and the amount of maintenance units. Finally, a real-world case is studied to evaluate the operating performance of these schemes for verifying the method in our paper. The results of the case study demonstrate that the reasonable and tested-in-practice maximum failure response time is the precondition for the efficient URT maintenance network. The maintenance scheme considered the weighted importance of node shows the optimal performance, with the shortest overall maintenance path and the minimum average failure response time and investment cost on maintenance resources.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».