Notice bibliographique
Résumé
With the popularity of Big Data and urban informatics, there is increasing interest in ways to use real time data to improve transportation system operations. In many real-wold applications, demand is revealed dynamically over time, and consequently the routes are determined dynamically as well. In this thesis, contributions are made to several key components of a “smart” transit system framework where dynamic operations are driven by real time information. The first component is in dynamic routing and pricing of a fleet of vehicles. A new dynamic dial-a-ride policy is introduced that features non-myopic pricing based on optimal tolling of queues to fit with the multi-server queueing approximation method. By including social optimal pricing, the social welfare of the resulting system outperforms a pricing policy based on the marginal cost increase of a passenger over a range of test instances. In the examples tested, improvements in social welfare of the non-myopic pricing over the myopic pricing were in the 20% - 31% range. The second component is in the informatics. Effective dynamic optimization of a system (routing, scheduling, fare setting, etc.) requires effective short term prediction of traveler/customer arrival using real-time data. Several recent methods for arrival process prediction, both offline and online, are investigated using real taxi data from New York. An experiment is conducted using the same data set to draw comparisons for arrival process modeling, suggesting that the temporal seasonal factors method from Ihlers et al. (2006) is more effective as an offline approach and the IntGARCH method from Matteson et al. (2011) is more effective as an online approach. The third component investigated is in the prepositioning of idle vehicles. Vehicles that are positioned at locations that take into account future demand can lead to reduced wait times for passengers and improved level of service. A dynamic relocation model is proposed that includes queueing delay to approximate the congestion effect of future demand. A linear problem is formulated based on Marianov and Serra’s (2002) work. By varying customer arrivals, the approach provides a new managerial tool to find the optimal service level.
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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 | 0,000 | 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 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 ».