Path Optimization Model for Urban Transportation Networks under the Perspective of Environmental Pollution Protection
Pourquoi ce travail est-il 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.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Dossier post-publication
- Nature
- Retraction
- Motif
- Concerns/Issues about Data;Concerns/Issues about Results and/or Conclusions;Concerns/Issues about Referencing/Attributions;Concerns/Issues about Peer Review;Investigation by Journal/Publisher;Investigation by Third Party;Paper Mill;Computer-Aided Content or Computer-Generated Content;Unreliable Results and/or Conclusions;
- Date
- 8/9/2023 0:00
- Signalé par OpenAlex ?
- Oui
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Résumé
In view of the lack of consideration of environmental protection performance in the traditional path optimization model, a path optimization model for urban traffic networks from the perspective of environmental pollution protection is proposed. Firstly, the urban real-time traffic condition is expressed by the road traffic state index, and an integer programming model is established to optimize the route with the goal of low carbon and shortest distribution time. Then, a hybrid particle swarm optimization algorithm combined with adaptive disturbance mechanism based on variable neighborhood descent is designed, which can better carry out adaptive disturbance according to the situation that the population falls into local extreme value, and the 2-opt local search method is introduced to improve the quality of solution. Finally, the improved particle swarm optimization algorithm is used to solve the two-objective model to obtain the Pareto front solution set, that is, the path scheme under real-time traffic conditions. The experimental demonstration of the proposed model based on two application scenarios shows that its distribution cost, distribution time, and carbon emission are 1975 yuan, 27 h, and 213 kg, respectively, which are better than other comparison models and have high application value.
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.
La notice
- Revue
- Journal of Advanced Transportation
- Thématique
- Vehicle emissions and performance
- Domaine
- Engineering
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- —
- Mots-clés
- Particle swarm optimizationMathematical optimizationComputer sciencePath (computing)Shortest path problemMulti-objective optimizationPopulationEnvironmental pollutionEnvironmental scienceMathematics
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui