Investigation of the Applicability of Surrogate Models in Transportation Network Design Problems
Notice bibliographique
Résumé
The rapidly increasing rate of vehicle ownership causes significant transportation problems, especially in developing countries.The increase in travel costs and safety are among these issues.To solve this problem, transportation-related institutions generally plan to change the existing geometry of the roads or open alternative roads.These solutions are quite costly and timeconsuming.In addition, existing conditions are not always sufficient for applying these solutions.At the same time, the results of these improvements are not known with certainty.Both travel costs and road and driving safety should be increased with these improvements.This study developed a bi-level optimization model considering these two objectives.According to the network design decisions taken in the lower-level problem of the developed bi-level model, the route choice of the transportation network users is determined by the deterministic user equilibrium assignment model.The assumptions made by Wardrop (1952) were considered in the assignment model.It has been observed that the user equilibrium conditions are ensured in the developed assignment model.The objective function of the upper-level optimization model is to minimize the expected number of accidents to increase road safety.The solution of optimization models developed to work on large-scale road networks takes quite a long time.Since the assignment problem solved in the lower-level optimization model contains continuous loops, the time spent on the solution of the model increases.Therefore, surrogate models were used to shorten this period in the study.Surrogate models can solve largescale problems in less time by producing their data with actual data.As a result of the study, it has been determined that using surrogate models in a medium-sized network shortens the long processing time and gives the most accurate result in a short time.In this respect, surrogate models hope to obtain accurate and applicable results by conducting field studies in an entire transportation network with a short processing time.
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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 | 0,000 | 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 ».