An Improved Adaptive Large Neighborhood Search Algorithm for the Heterogeneous Customized Bus Service with Multiple Pickup and Delivery Candidate Locations
Notice bibliographique
Résumé
In order to tackle the congestion and environmental issues, customized bus services are proposed and deployed in metropolitan areas. As emerging public transportation services, customized bus services bring passengers more convenience and accessibility. Besides, conventional customized bus services generally organize homogeneous fleet and single location selection to passengers. In this paper, to enhance the mobility and flexibility of customized buses and increase companies’ profit, we propose a new form of customized bus service with heterogeneous fleets and multiple candidate locations. First, a mixed-integer programming model (MIP) is developed to describe the customized bus problem. Compared with the conventional model, the proposed MIP is involved in the case of one passenger with multiple candidate pickup or delivery locations and can be solved by GUROBI on small scale, quickly and efficiently. Second, an improved adaptive large neighborhood search algorithm ( <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:msub> <a:mrow> <a:mtext>ALNS</a:mtext> </a:mrow> <a:mrow> <a:mi>i</a:mi> <a:mi>p</a:mi> </a:mrow> </a:msub> </a:math> ) is utilized to address the large-scale problem more efficiently. Time slack calculation method is then designed to optimize vehicle timetables, which provides stable and excellent performance for searching feasible solutions. In addition, we propose two inserting operators to deal with the problem with multiple candidate locations and analyse its influence on the results. Finally, we test the performance of the proposed model and algorithm on the numerical experiments. And they are verified the effectiveness and implication in a small-scale case on a simplified Sioux waterfall network and a large-scale problem in Beijing, China. The result shows that <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <c:msub> <c:mrow> <c:mtext>ALNS</c:mtext> </c:mrow> <c:mrow> <c:mi>i</c:mi> <c:mi>p</c:mi> </c:mrow> </c:msub> </c:math> outperforms other algorithms in searching for more satisfying solutions with higher efficiency. However, the GUROBI solver can obtain the solution to small-scale problems within a shorter time than <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <e:msub> <e:mrow> <e:mtext>ALNS</e:mtext> </e:mrow> <e:mrow> <e:mi>i</e:mi> <e:mi>p</e:mi> </e:mrow> </e:msub> </e:math> . Furthermore, it can be suggested that the heterogeneous fleets service with multiple candidate locations is helpful to facilitate collaboration among vehicles and optimize pickup and delivery routes in consequence.
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 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 ».