Efficient Simulation-Based Toll Optimization for Large-Scale Networks
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a simulation-based optimization technique for high-dimensional toll optimization problems of large-scale road networks. We formulate a novel analytical network model. The latter is embedded within a metamodel simulation-based optimization (SO) algorithm. It provides analytical and differentiable structural information of the underlying problem to the SO algorithm. Hence, the algorithm no longer treats the simulator as a black box. The analytical model is formulated as a system of nonlinear equations that can be efficiently evaluated with standard solvers. The dimension of the system of equations scales linearly with network size. It scales independently of the dimension of the route choice set and of link attributes such as link length. Hence, it is a scalable formulation suitable for the optimization of large-scale networks. For instance, the model is used in the case study of the paper for toll optimization of a Singapore network with more than 4,050 OD (origin-destination) pairs and 18,200 feasible routes. The corresponding analytical model is implemented as a system of 860 nonlinear equations. The analytical network model is validated based on one-dimensional toy network problems. It captures the main trends of the simulation-based objective function and, more importantly, accurately locates the global optimum for all experiments. The proposed SO approach is then used to optimize a set of 16 tolls for the network of expressways and major arterials of Singapore. The proposed method is compared with a general-purpose algorithm. The proposed method identifies good quality solutions at the very first iteration. The benchmark method identifies solutions with similar performance after 2 days of computation or similarly after more than 30 points have been simulated. The case study indicates that the analytical structural information provided to the algorithm by the analytical network model enables it to (i) identify good quality solutions fast and (ii) become robust to both the quality of the initial points and to the stochasticity of the simulator. The final solutions identified by the proposed algorithm outperform those of the benchmark method by an average of 18%.
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 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 | 0,000 |
| 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 découle