文献

J-GLOBAL ID：201802244513872691   整理番号：18A0964337

バス高速輸送システムのための最適経路と周波数を定義するための大域的最良調和探索に基づく多目的バイレベル手法【JST・京大機械翻訳】

A multiobjective bilevel approach based on global-best harmony search for defining optimal routes and frequencies for bus rapid transit systems

著者 (5件)： Ruano-Daza Edgar (Information Technology Research Group, University of Cauca, Popayan, Colombia) ,  Cobos Carlos (Information Technology Research Group, University of Cauca, Popayan, Colombia) ,  Torres-Jimenez Jose (Information Technology Laboratory, CINVESTAV-Tamaulipas, Victoria City, Mexico) ,  Mendoza Martha (Information Technology Research Group, University of Cauca, Popayan, Colombia) ,  Paz Alexander (Transportation Research Center, University of Nevada, Las Vegas, United States)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 67  ページ： 567-583  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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)

抄録/ポイント： バス急速輸送システム(BRTS)の運用は,経路の選択とサービスの対応する周波数を含む複雑な設計問題を解決する必要がある。一つの挑戦は,多くの周波数オプションを持つ複数の経路を持つ多数の可能な解決策である。さらに,この設計は,システムにおけるユーザによる全体の時間費やを最小化するために少なくとも探索するべきであり,持続可能性と収益性を追求するための運用コストを必要とする。文献には,BRTSのためのこの過渡ネットワーク設計と周波数設定問題(TNDFSP)を解決するための広範なアプローチが含まれている。本研究は,システムのユーザとオペレータの制約と目的を同時に考慮する単一フレームワークを提案した。多目的グローバル最良調和探索(MOGBHS)発見的アルゴリズムを実行して,首尾よくテストした。アルゴリズムは3つの主成分に基づいている。1)発見的最適化戦略としてのグローバル最良調和探索,2)多目的最適化戦略としての非支配解の順序付け,3)解を評価する離散事象のシミュレーション。MOGBHSの二レベル実装を採用した。外部レベルでは,アルゴリズムは経路の最良の構成を探索し,一方,内部レベルでは,アルゴリズムは特定の経路に対する解に対して最良の周波数を探索した。Megabusとして知られているColombia,Pereiraに位置する実際のBRTSのシミュレーションモデルを用いて実験を行った。廃棄物バス容量(運転コスト)を最小化し,利用者の旅行時間(満足度を最大化)を最小化することにより,このBRTSのルートと頻度を検索した。提案したアルゴリズムを用いた結果は,NSGA-IIとMOEA/Dを含む同等の代替案を用いて得られたものよりも優れている。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： オペレータ ,  *交通システム ,  旅行時間 ,  操業費 ,  *周波数 ,  最適化 ,  *最適航路 ,  アルゴリズム ,  シミュレーションモデル
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  発見的アルゴリズム ,  ネットワーク設計 ,  採算性 ,  持続可能性 ,  *高速輸送システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： バス高速輸送システム ,  トランジットネットワーク設計と周波数設定問題 ,  多目的最適化 ,  大域的最良調和探索 ,  被覆アレイ ,  NSGA-II ,  moea/D

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (9件)： バス ,  高速輸送システム ,  経路 ,  定義 ,  調和 ,  探索 ,  多目的 ,  バイ ,  手法