Enabling In-Depot Automated Routing and Recharging Scheduling for Automated Electric Bus Transit Systems
Notice bibliographique
Résumé
The bus transit system is promising to enable electric and autonomous vehicles for massive urban mobility, which relies on high-level automation and efficient resource management. Besides the on-road automation, the in-depot automated scheduling for battery recharging has not been adequately studied yet. This paper presents an integrated in-depot routing and recharging scheduling (IDRRS) problem, which is modeled as a constraint programming (CP) problem with Boolean satisfiability conditions (SAT). The model is converted to a flexible job-shop problem (FJSP) and is feasible to be solved by a CP-SAT solver for the optimal solution or feasible solutions with acceptable performance. This paper also presents a case study in Shanghai and compares the results from the FJSP model and the first-come first-serve (FCFS) method. The result demonstrates the allocation of routes and chargers under multiple scenarios with different numbers of chargers. The results show that the FJSP model shortens the delay and increases the time conservation for future rounds of operation than FCFS, while FCFS presents the simplicity of programming and better computational efficiency. The multiple random input test suggests that the proposed approach can decide the minimum number of chargers for stochastic charging requests. The proposed method can conserve the investment by increasing the utilization of automated recharging devices, improving vehicles’ in-depot efficiency.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».