混合整数線形計画法とデータ包絡分析に基づくロバストな列車再スケジューリングのための意思決定手順【Powered by NICT】

Cavone Graziana; Dotoli Mariagrazia; Epicoco Nicola; Seatzu Carla

文献

J-GLOBAL ID：201702250012158174 整理番号：17A1710202

混合整数線形計画法とデータ包絡分析に基づくロバストな列車再スケジューリングのための意思決定手順【Powered by NICT】

A decision making procedure for robust train rescheduling based on mixed integer linear programming and Data Envelopment Analysis

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資料名：
巻： 52 ページ： 255-273 発行年： 2017年
JST資料番号： H0624A ISSN： 0307-904X 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

本論文では,外乱のある場合にロバストな実時間列車再スケジューリングのための自己学習意思決定手順を示した。手順は,混合追跡ネットワークの非周期的時刻表に適用可能であり,それは三段階から構成されている。最初の二つは実時間で行い,変更ダイヤを提供し,一方第三のものはオフラインで実行され,法の自己学習部分を保証する。特に,第一段階で,ロバストなダイヤを決定し,これは有限時間範囲のための有効であった。このロバスト時刻表は二つの目的:列車の遅延と時刻表のロバスト性の最大化の最小化の間の最適な妥協を見出すことを目的とした混合整数線形計画法問題を解く得られた。第二段階では,併合法は最初に得られた時刻表を公称値に使用されている。,全ての交通錯綜事象最終的に併合手順後に生じるを同定し,解くために適用した発見的方法。最後に,第三段階で異なる関連性重み(二最適化目的の間の妥協を定義する)は第一段階で使用されているときには,オフラインクロス効率ファジーデータ包絡分析法は遅延最小化とロバスト性最大化の点で変更ダイヤの効率を評価するために適用した。法は同じタイプの擾乱は,ネットワークを再び影響時に使用する適切な関連性重みを決定することができた。鉄道サービスプロバイダは,自動化,最適化,再スケジューリングプロセスを促進するためにこの方法の利点を取ることができる。さらに,手順の自己学習能力のおかげで,再スケジューリングの品質は法の各再で改善された。技術は,イタリア南部の地域鉄道網に関連した実際のデータセットに適用し,その有効性を試験することである。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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工程管理 , その他のオペレーションズリサーチの手法

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