A Battery Electric Vehicle Transportation Network Design Model with Bounded Rational Travelers
Notice bibliographique
Résumé
With governments worldwide emphasizing environmental protection and the global focus on carbon reduction, the battery electric vehicle (BEV) industry has developed rapidly. An urban transportation network with BEVs as the main form of transportation will soon become mainstream. Motivated by the abovementioned background, a BEV transportation network design problem is investigated, and a network design model is established. The model aims to minimize the system travel time of BEV transportation networks and optimize the government’s lane expansion scheme (the location and number of lanes) under a limited budget. To consider the travel characteristics of BEV drivers, the charging time, range anxiety, and bounded rationality factors are simultaneously incorporated into the model. A heuristic algorithm is designed based on the active set algorithm to obtain the local optimal solution to the actual-scale problem. Moreover, a cutting-plane method is used to convert the original problem into a different form, and a column generation technique is embedded in the abovementioned algorithm to avoid the enumeration of paths. Sensitivity analyses of different levels of rationality of BEV drivers and government investment scales are performed. The experimental results demonstrate that the model and algorithm can effectively solve the problem and provide decision support for the government in formulating transportation infrastructure construction policies.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».