Optimization of semi-flexible transit operation for low demand scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Many transit agencies in North America suggest semi-flexible transit (SFT) as a viable solution to the growing demand for highly personalized and expensive paratransit services with an increasingly aging population, high operating costs associated with low demand bus transit routes, and lacking adaptability of fixed-route bus transit to serve increasingly diverse spatiotemporal travel needs. This thesis proposes an effective methodology for the optimization of SFT for operation along an under-performing low demand bus transit route in Regina, Canada. In this thesis, three research questions are addressed: (1) What levels of demand are optimal for SFT operation, given the two service delivery models, in-house transit, IHT, and contracted-out taxi, COT? (2) How to optimally design service headway (h) and slack time per trip for route-deviation (Δt) in an integrated SFT that serves both fixed-route and paratransit demand? and (3) What is the optimal vehicle size and vehicle technology for SFT operation when comparing two technologies: battery-electric vehicles (BEV) and diesel-based vehicles (ICEV)? Analytical and metaheuristic optimization techniques are employed to determine the optimal value for decision variables. The findings suggest that SFT with COT delivery model is most economical in terms of operator cost when demand is unexpectedly low, SFT with IHT delivery model is more economical when demand is low to medium, and conventional bus transit operating in-house is more cost-effective when transit demand is high. Operator cost favours solutions with low service frequency (i.e., high h), user cost favours lower ranges of h and Δt, and higher service benefit is derived from high Δt; thus, medium ranges of h and Δt appear to provide the most reasonable trade-off for service. It is also observed that for low demand (5-15 pass/hr), in terms of the total cost (i.e., operator, user, and environmental) a minivan ICEV outperforms all other scenarios as the potential savings in energy cost in favour of BEB were offset by the present high cost of installing fast chargers and when demand increases, minivan BEV outperforms. Besides contributing to the state-of-the-art research on SFT optimization, the study models are used as part of a decision support tool to establish contracting, transit network planning, vehicle technology, operation, and fare policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».