A Bilevel Programming Model for Designing a Collaborative Network for Regional Railway Transportation and Logistics: The Case of the Beijing‐Tianjin‐Hebei Region in China
Notice bibliographique
Résumé
For the coordinated development of regional logistics, there is a need to break down the administrative barriers between cities and build an efficient and smooth regional logistics network. Integrating regional logistics resources to achieve cross‐regional optimal allocation is essential for efficient logistics networks. The accessibility and high capacity of the railway transportation network make it possible and necessary for the coordinated construction of railway transportation and logistics networks. This paper studies a bilevel programming model to analyse the collaborative network planning process of railway transportation and logistics. The objective is to take into account the existing layout of regional railway traffic network and the future needs of regional logistics. For the upper level of the bilevel programming model, the social, economic, and logistics service index of regional railway traffic nodes is considered to determine the numbers and locations of radiation of the cities. Meanwhile, the lower programming model uses a logistics gravity model, 0‐1 integer programming model, and logistics membership degree to calculate the logistics correlation between node cities and the radiation range of the hub cities. An empirical study of the Beijing‐Tianjin‐Hebei region in China shows the process and effectiveness of the bilevel programming model. Four distinctive logistics radiation circles, five trunk lines, nine hub‐spoke branch lines, and six branch lines are suggested. A railway traffic‐oriented regional logistics network provides a reference for regional railway traffic planning, thereby optimizing the allocation of regional logistics resources, improving the level of regional logistics services, and contributing to the development of the regional logistics industry.
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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 | 0,000 |
| 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 ».