Vehicle Routing of Urban Snow Plowing Operations: Case Study for City of Edmonton, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canadian municipalities spend significant capital for snow plowing to provide safe and reliable mobility for road users. Any improvement in winter snow plowing will not only result in significant capital savings for road agencies, but also improve the safety and mobility of road users. The problem of routing for snow plowing operations is generally considered a network optimization problem in the existing research. However, the formulation and solution approaches can be very different and diverse, since each area has its own unique environmental conditions and operational constraints. Assuming a district and a single depot are given, the problem is to determine a set of routes that will ensure that all road links are serviced, all the operational constraints are satisfied and the total cost is minimized. This study presents a mathematical optimization model based on the Capacitated Arc Routing Problem (CARP) to minimize the total travel distance for winter road snow plowing in the City of Edmonton. A metaheuristic algorithm is used to solve this model. The model and algorithm are applied to a road sub-network for the south part of Edmonton, Canada. The results show that the model and algorithm are capable of achieving good solutions. Sensitivity analyses also show that the final results are sensitive to the depot location and number of routes. The proposed model needs to be expanded by considering more operational constraints in the City of Edmonton.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».