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Enregistrement W4281703073 · doi:10.1155/2022/8579354

First-Train Timetable Synchronization in Metro Networks under Origin-Destination Demand Conditions

2022· article· en· W4281703073 sur OpenAlexvenueno aff
Hetian Chai, Xiaopeng Tian, Huimin Niu

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Systems and Energy Efficiency
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGansu Education DepartmentNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTrainHeadwayMathematical optimizationComputer scienceScheduling (production processes)Genetic algorithmInterval (graph theory)Synchronization (alternating current)Operations researchNonlinear systemLine (geometry)Connection (principal bundle)Real-time computingSimulationEngineeringComputer networkMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on how to synchronize network-wide timetables of first trains in an urban metro system, in which the train-connection-based route can be exactly determined for each first-train-attached origin-destination (OD) demand pair. With the help of even headway scheduling on each line, the problem is actually to adjust the departure times of first trains and connecting trains from their origin stations and the departure interval on each line. Subjected to train operation and connection constraints, a biobjective nonlinear integer programming model is formulated to minimize the total travel time of OD-dependent passenger demands and the deviation between the known and expected schedules. Then, the Nondominated Sorted Genetic Algorithm-II (NSGA-II) is adopted to solve the proposed model, and an improved technique is elaborated to reduce the alternative route choices. Finally, numerical experiments are conducted to demonstrate the effectiveness and availability of the proposed model and methods.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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