Line Planning under the Operation Mode of Line Sharing between Metro and Suburban Railway
Notice bibliographique
Résumé
Due to high transport efficiency, reduced transfer time, and various other advantages, the joint operation of different rail transit systems emerges as the optimal choice for rail transit systems. This article mainly studies the line-planning problem under the line-sharing operation mode between metro and suburban railway. First, a complex multiobjective programming model is established to maximize the net profit of two operating companies and the time savings of passengers. The constraints of this model encompass passenger flow, available vehicles, line carrying capacity, station capacity, cross-line configuration, departure frequency, and variable value range. Second, the linear weighted sum method is introduced to consolidate three objective functions into a single one, while utilizing the improved artificial bee colony (IABC) algorithm to address the line-planning problem. Besides, the traditional artificial bee colony (TABC) algorithm and the simulated annealing (SA) algorithm are provided as comparison groups to solve the same numerical example problem. The results demonstrate significant reductions in travel time by adopting the line-sharing operation mode. In addition, the IABC algorithm exhibits better solution quality and higher efficiency than both the TABC and SA algorithms. The proposed method proves to be valuable in formulating and optimizing the line plan.
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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 | 0,000 |
| 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 ».