Joint Optimal Train Rescheduling and Passenger Flow Control for Speed Limit and High-Demand Scenarios of Urban Rail Transits
Notice bibliographique
Résumé
In the operation of urban rail transits, train delays occur frequently, and emergency management is one of the key factors to ensure the service quality. For speed limit scenarios with high demand, this paper takes the train running in the restricted manual (RM) mode in the speed limit zone as an example and discusses a coping method by jointing train rescheduling and passenger flow control. With the goal of maximizing the number of passengers served and minimizing total train delay, a nonlinear optimization model is constructed by taking the train operation-related requirements and passenger flow control-related indicators as constraints, and the model is reformulated to a mixed-integer programming (MIP) model with quadratic constraints, which can be solved by the Gurobi solver. In order to obtain effective solutions faster, a two-stage approach is discussed, which first obtains a rescheduling timetable and then dynamically adjusts the requirement of boarding equalization to obtain the passenger flow control scheme. The validity of the model and the solution approach are discussed with the help of numerical experiments. The results suggest that the model and solution approach are feasible. When the number of trains is fixed, the reasonable implementation of passenger flow control will help to increase the number of passengers served, and the pursuit of a higher equalization of boarding is not conducive to the number of passengers served and the full utilization of transport capacity. The two-stage approach has certain advantages over the direct computing method. The methods in this paper have a guiding value for emergency decision-making in similar delay scenarios.
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 ».