Multiobjective Approach to the Transit Network Design Problem with Variable Demand considering Transit Equity
Notice bibliographique
Résumé
Existing research on the transit network design problem has tended to focus on minimizing the various costs for both transit operators and users. However, to implement an appropriate and effective transit network in urban environments, it is important not to overly simplify the intrinsically complex nature of real-life network designs. In particular, the minimization of variance in transit service levels typically employed in existing methods can be significantly improved by incorporating a transit equity component. This paper adopts a multiobjective approach that considers system efficiency, user inconvenience, and transit equity without the use of weights in order to design a more realistic and efficient transit network. In particular, the multiobjective Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II and the neighborhood local search method are employed in a logit-based mode-choice model in order to incorporate the variable transit demand arising from the private vehicle traffic volume. A toy test network and a real-life network from the city of Goyang, Republic of Korea, are used to verify the effectiveness of the proposed model. The model finds a set of solutions that improve transit equity with minimal losses of other objectives when compared to existing approaches, which produce a significant variance in the level of service, mainly due to the spatially condensed and overlapping distribution of their transit networks. In addition, the relationship between the three objective functions and their resulting patterns in response to key influential factors are also analyzed to verify the robustness of the proposed method in response to changing future conditions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».