Dynamic Scheduling Model of Bike-Sharing considering Invalid Demand
Notice bibliographique
Résumé
System resources allocation optimization through dynamic scheduling is key to improving the service level of bike-sharing. This study innovatively introduces three types of invalid demand with negative effect including waiting, transfer, and abandoning, which consists of the total demand of bike-sharing system. Through exploring the dynamic relationship among users’ travel demands, the quantity and capacity of bikes at the rental points, the records of bicycles borrowed and returned, and the vehicle scheduling schemes, a demand forecasting model for bike-sharing is established. According to the predicted bikes and the maximum capacity limit at each rental point, an optimization model of scheduling scheme is proposed to reduce the invalid demand and the total scheduling time. A two-layer dynamic coupling model with iterative feedback is obtained by combining the demand prediction model and scheduling optimization model and is then solved by Nicked Pareto Genetic Algorithm (NPGA). The proposed model is applied to a case study and the optimal solution set and corresponding Pareto front are obtained. The invalid demand is greatly reduced from 1094 to 26 by an effective scheduling of 3 rounds and 96 minutes. Empirical results show that the proposed model is able to optimize the resource allocation of bike-sharing, significantly reduce the invalid demand caused by the absence of bikes at the rental point such as waiting in a place, walking to other rental points, and giving up for other travel modes, and effectively improve the system service level.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».