論文の概要: A generalized network level disruption strategy selection model for urban public transport systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04324v1
• Date: Sun, 7 May 2023 16:34:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 16:32:58.046794
• Title: A generalized network level disruption strategy selection model for urban public transport systems
• Title（参考訳）: 都市公共交通システムのための一般化ネットワークレベル破壊戦略選択モデル
• Authors: Qi Liu, Joseph Y. J. Chow
• Abstract要約: ディスラプションからの迅速な回復は、トランジットシステムの信頼性にとって極めて重要である。 本研究は, 交通破壊対策を包括的かつ階層的に実施する試みである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.64085440434604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A fast recovery from disruptions is of vital importance for the reliability of transit systems. This study presents a new attempt to tackle the transit disruption mitigation problem in a comprehensive and hierarchical way. A network level strategy selection optimization model is formulated as a joint routing and resource allocation (nJRRA) problem. By constraining the problem further into an epsilon-constrained nJRRA problem, classic solution algorithms can be applied to solve the quadratically constrained quadratic program (QCQP). On top of this "basic model", we propose adding a decision to delay the resource allocation decisions up to a maximum initiation time when the incident duration is stochastic. To test the models, a quasi-dynamic evaluation program with a given incident duration distribution is constructed using discretized time steps and discrete distributions. Five different demand patterns and four different disruption duration distributions (20 combinations) are tested on a toy transit network. The results show that the two models outperform benchmark strategies such as using only line level adjustment or only bus bridging. They also highlight conditions when delaying the decision is preferred.
• Abstract（参考訳）: ディスラプションからの迅速な回復は、交通システムの信頼性にとって極めて重要である。 本研究は, 交通破壊対策を包括的かつ階層的に解決するための新しい試みである。 ネットワークレベルの戦略選択最適化モデルは、結合ルーティングとリソース割り当て(nJRRA)問題として定式化される。 さらに問題をエプシロンに拘束された njrra 問題に制限することにより、二次制約付き二次プログラム(qcqp)の解法に古典解法を適用することができる。 この「基本モデル」に加えて、入射期間が確率的である場合に最大開始時間までリソース割当決定を遅らせる決定を加えることを提案する。 モデルをテストするために、離散化時間ステップと離散分布を用いて、与えられたインシデント持続時間分布を持つ準動的評価プログラムを構築する。 玩具輸送ネットワーク上で5つの異なる需要パターンと4つの異なる破壊期間分布(20の組み合わせ)を試験する。 その結果,2つのモデルでは,ラインレベルの調整のみやバスブリッジのみの使用など,ベンチマーク戦略に優れていた。 また、決定の遅れが望ましい場合の条件も強調する。

関連論文リスト

• Two-Stage ML-Guided Decision Rules for Sequential Decision Making under Uncertainty [55.06411438416805]
  SDMU (Sequential Decision Making Under Uncertainty) は、エネルギー、金融、サプライチェーンといった多くの領域において、ユビキタスである。 いくつかのSDMUは、自然にマルチステージ問題(MSP)としてモデル化されているが、結果として得られる最適化は、計算の観点からは明らかに困難である。 本稿では,2段階の一般決定規則(TS-GDR)を導入し,線形関数を超えて政策空間を一般化する手法を提案する。 TS-GDRの有効性は、TS-LDR(Two-Stage Deep Decision Rules)と呼ばれるディープリカレントニューラルネットワークを用いたインスタンス化によって実証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T18:19:47Z)
• FlowPG: Action-constrained Policy Gradient with Normalizing Flows [14.98383953401637]
  ACRL(Action-Constrained reinforcement learning)は、安全クリティカルなリソース関連意思決定問題を解決するための一般的な手法である。 ACRLの最大の課題は、各ステップにおける制約を満たす有効なアクションを取るエージェントを確保することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T11:11:46Z)
• Oracle Inequalities for Model Selection in Offline Reinforcement Learning [105.74139523696284]
  本稿では,値関数近似を用いたオフラインRLにおけるモデル選択の問題について検討する。 対数係数まで最小値の速度-最適不等式を実現するオフラインRLの最初のモデル選択アルゴリズムを提案する。 そこで本研究では,優れたモデルクラスを確実に選択できることを示す数値シミュレーションを行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-03T17:32:34Z)
• Exploiting Temporal Structures of Cyclostationary Signals for Data-Driven Single-Channel Source Separation [98.95383921866096]
  単一チャネルソース分離(SCSS)の問題点について検討する。 我々は、様々なアプリケーション領域に特に適するサイクロ定常信号に焦点を当てる。 本稿では,最小MSE推定器と競合するU-Netアーキテクチャを用いたディープラーニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-22T14:04:56Z)
• Interference-Limited Ultra-Reliable and Low-Latency Communications: Graph Neural Networks or Stochastic Geometry? [45.776476161876204]
  我々は、繰り返しスキームを表現し、それを訓練するために、ランダムエッジグラフニューラルネットワーク(REGNN)をケースケードで構築する。 対称シナリオにおける幾何学的手法による違反確率を解析し、モデルに基づくExhaustive Search (ES) 法を適用して最適解を求める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-11T05:49:41Z)
• AdaPool: A Diurnal-Adaptive Fleet Management Framework using Model-Free Deep Reinforcement Learning and Change Point Detection [34.77250498401055]
  本稿では,車いすによる乗り合い環境における日中パターンを認識・適応できる適応型モデルフリー深部強化手法を提案する。 本論文では, 配車における適応論理に加えて, 動的かつ需要に応じた車両通行者マッチングと経路計画の枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-01T02:14:01Z)
• Dynamic RAN Slicing for Service-Oriented Vehicular Networks via Constrained Learning [40.5603189901241]
  品質の異なる車両用インターネット(IoV)サービスにおける無線アクセスネットワーク(RAN)スライシング問題について検討する。 無線スペクトルと演算資源を動的に割り当てる動的RANスライシングフレームワークを提案する。 RAWSは,ベンチマークと比較すると,要求を高い確率で満たしながら,システムコストを効果的に削減できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-03T15:08:38Z)
• Adaptive Subcarrier, Parameter, and Power Allocation for Partitioned Edge Learning Over Broadband Channels [69.18343801164741]
  パーティショニングエッジ学習(PARTEL)は、無線ネットワークにおいてよく知られた分散学習手法であるパラメータサーバトレーニングを実装している。 本稿では、いくつかの補助変数を導入してParticleELを用いてトレーニングできるディープニューラルネットワーク(DNN)モデルについて考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-08T15:27:50Z)
• Resource Allocation via Model-Free Deep Learning in Free Space Optical Communications [119.81868223344173]
  本稿では,自由空間光学(FSO)通信におけるチャネルフェージング効果の緩和のための資源配分の一般的な問題について検討する。 本フレームワークでは,FSO資源割り当て問題を解決する2つのアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-27T17:38:51Z)
• Combining Deep Learning and Optimization for Security-Constrained Optimal Power Flow [94.24763814458686]
  セキュリティに制約のある最適電力フロー(SCOPF)は、電力システムの基本である。 SCOPF問題におけるAPRのモデル化は、複雑な大規模混合整数プログラムをもたらす。 本稿では,ディープラーニングとロバスト最適化を組み合わせた新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T12:38:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。