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J-GLOBAL ID：202102232857270125   整理番号：21A2644384

マルチプラットフォームステーションを持つ鉄道網のための列車スケジューリング最適化モデル【JST・京大機械翻訳】

Train-Scheduling Optimization Model for Railway Networks with Multiplatform Stations

著者 (2件)： Garrisi Gianmarco (Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni, Politecnico di Torino, Corso Duca degli Abruzzi, 24, 10129 Torino, Italy) ,  Cervello-Pastor Cristina (Department of Network Engineering, Universitat Politecnica de Catalunya (UPC), Esteve Terradas, 7, 08860 Castelldefels, Spain)
資料名： Sustainability (Web)  (Sustainability (Web))
巻： 12  号： 1  ページ： 257  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7281A  ISSN： 2071-1050  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,バスの複雑なステーションから成る鉄道網に関する列車のスケジュールを最適化することに焦点を合わせる。この問題の数学的定式化を混合整数線形計画法(MILP)として提供した。しかし,最適新しいタイムテーブルの作成はNP困難問題である。したがって,MILPは容易なケースのために解決することができ,計算時間はより複雑な例に対して実用的でない。これらの事例において,発見的手法によって,初期母集団を生成する発見的手法と共同で良好な解を見つけるための遺伝的アルゴリズムの利用を行った。アルゴリズムは,ラップトップ上の数秒における最適解ではなく,他の提案と比較して,実行可能で,実行可能なものを生成する多くの問題インスタンスに適用した。より良い結果を得て,さらに計算時間を改善するために,いくつかの改良を示唆した。鉄道輸送は輸送の持続可能でエネルギー効率の良い手段として認識されている。さらに,各貨物列車は道路から多数のトラックを採り,それらをより安全にする。この分野における研究は,運転コストを減らし,サービスの数とそれらの点数を増加させることによって,鉄道をより魅力的にするのを助けることができる。輸送システムとサービスを改善するために,最適列車スケジューリングを構築する必要がある。スケジューリングプロセスを自動化する産業からの興味がある。さらに,高速コンピュータ化列車スケジューリングは,代替ドラフトタイムテーブル,操作政策,ステーションレイアウト,およびランダム遅延または故障の影響を探究するために使用できる。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  自動化 ,  *スケジューリング ,  道路 ,  *鉄道網 ,  鉄道輸送 ,  貨物列車 ,  発見的方法 ,  交通システム ,  母集団 ,  定式化 ,  時刻表 ,  コンピュータ
準シソーラス用語： 最適解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 列車スケジューリング ,  遺伝的アルゴリズム ,  発見的方法 ,  MILP

分類 (3件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  輸送と業務  (TC01030N)

引用文献 (34件)：

• Grechi, D.; Maggi, E. The importance of punctuality in rail transport investigation on the delay determinants. Eur. Transp. Trasp. Eur. 2018, 70, 1-23.
• Makovsek, D.; Benezech, V.; Perkins, S. Efficiency in Railway Operations and Infrastructure Management; Discussion Paper No. 2015-12; OECD, International Transport Forum: Leipzig, Germany, 2015.
• SBB. Train Schedule Optimisation Challenge: Optimizing Train Schedules. 2018. Available online: https://www.crowdai.org/challenges/train-schedule-optimisation-challenge (accessed on 27 July 2019).
• Higgins, A.; Kozan, E.; Ferreira, L. Optimal scheduling of trains on a single line track. Transp. Res. Part B 1996, 30, 147-161.
• Higgins, A.; Kozan, E.; Ferreira, L. Heuristic Techniques for Single Line Train Scheduling. J. Heuristics 1997, 3, 43-62.

タイトルに関連する用語 (4件)： 鉄道 ,  列車 ,  スケジューリング ,  最適化モデル