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Enregistrement W4399889799 · doi:10.1155/2024/8905446

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

2024· article· en· W4399889799 sur OpenAlexvenueno aff
Taoxing Zhu, Yuqing Xu, Junyi Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of China
Mots-clésBeijingChinaTransport engineeringBilevel optimizationBusinessComputer scienceCivil engineeringRegional scienceEnvironmental planningOperations researchEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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