論文の概要: SimFLEX: a methodology for comparative analysis of urban areas for implementing new on-demand feeder bus services
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17538v1
- Date: Thu, 24 Apr 2025 13:27:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.380835
- Title: SimFLEX: a methodology for comparative analysis of urban areas for implementing new on-demand feeder bus services
- Title(参考訳): SimFLEX:新しいオンデマンド給電バスサービスの実現のための都市域の比較分析手法
- Authors: Hanna Vasiutina, Olha Shulika, Michał Bujak, Farnoud Ghasemi, Rafał Kucharski,
- Abstract要約: オンデマンド給電バスは都市交通の課題に対して革新的な解決策を提供する。
その可能性にもかかわらず、実現可能性を評価し、適切なサービス領域を特定するための包括的なフレームワークは未開発のままである。
SimFLEXは、マイクロシミュレーションとキーパフォーマンスインジケータを実行するために、空間データ、人口統計データ、輸送特化データを使用する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: On-demand feeder bus services present an innovative solution to urban mobility challenges, yet their success depends on thorough assessment and strategic planning. Despite their potential, a comprehensive framework for evaluating feasibility and identifying suitable service areas remains underdeveloped. Simulation Framework for Feeder Location Evaluation (SimFLEX) uses spatial, demographic, and transport-specific data to run microsimulations and compute key performance indicators (KPIs), including service attractiveness, waiting time reduction, and added value. SimFLEX employs multiple replications to estimate demand and mode choices and integrates OpenTripPlanner (OTP) for public transport routing and ExMAS for calculating shared trip attributes and KPIs. For each demand scenario, we model the traveler learning process using the method of successive averages (MSA), stabilizing the system. After stabilization, we calculate KPIs for comparative and sensitivity analyzes. We applied SimFLEX to compare two remote urban areas in Krakow, Poland - Bronowice and Skotniki - the candidates for service launch. Our analysis revealed notable differences between analyzed areas: Skotniki exhibited higher service attractiveness (up to 30%) and added value (up to 7%), while Bronowice showed greater potential for reducing waiting times (by nearly 77%). To assess the reliability of our model output, we conducted a sensitivity analysis across a range of alternative-specific constants (ASC). The results consistently confirmed Skotniki as the superior candidate for service implementation. SimFLEX can be instrumental for policymakers to estimate new service performance in the considered area, publicly available and applicable to various use cases. It can integrate alternative models and approaches, making it a versatile tool for policymakers and urban planners to enhance urban mobility.
- Abstract(参考訳): オンデマンド給電バスは都市交通の課題に対して革新的な解決策を提供するが、その成功は徹底的な評価と戦略的計画に依存している。
その可能性にもかかわらず、実現可能性を評価し、適切なサービス領域を特定するための包括的なフレームワークは未開発のままである。
フィード位置評価のためのシミュレーションフレームワーク(SimFLEX)は、マイクロシミュレートと計算キーパフォーマンス指標(KPI)を実行するために、空間、人口統計、輸送固有のデータを使用し、サービス魅力、待ち時間短縮、付加価値を含む。
SimFLEXは要求とモードの選択を推定するために複数のレプリケーションを採用し、パブリックトランスポートルーティング用のOpenTripPlanner(OTP)と、共有トリップ属性とKPIを計算するためのExMASを統合している。
各需要シナリオに対して、連続平均法(MSA)を用いて旅行者の学習過程をモデル化し、システムの安定化を図る。
安定化後, 比較感度解析のためのKPIを算出した。
我々はSimFLEXを用いて、ポーランドのクラクフ(Bronowice)とスコツニキ(Skotniki)の2つの遠隔市街地を比較した。
分析の結果,Skotnikiはサービス魅力(最大30%),付加価値(最大7%),Bronowiceは待ち時間(約77%)の低減の可能性を示した。
モデル出力の信頼性を評価するため,代替特定定数(ASC)の範囲で感度解析を行った。
結果は、Skotnikiがサービス実装の優れた候補であることを一貫して確認した。
SimFLEXは、政策立案者が検討された領域における新しいサービス性能を推定し、公開され、様々なユースケースに適用できる。
代替モデルやアプローチを統合することで、政策立案者や都市計画者が都市移動性を高めるための汎用的なツールとなる。
関連論文リスト
- Review, Refine, Repeat: Understanding Iterative Decoding of AI Agents with Dynamic Evaluation and Selection [71.92083784393418]
Best-of-N (BON) サンプリングのような推論時間法は、パフォーマンスを改善するための単純で効果的な代替手段を提供する。
本稿では,反復的改良と動的候補評価,検証器による選択を併用した反復的エージェント復号(IAD)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-02T17:40:47Z) - Benchmarking Post-Training Quantization in LLMs: Comprehensive Taxonomy, Unified Evaluation, and Comparative Analysis [89.60263788590893]
後学習量子化(PTQ)技術は大規模言語モデル(LLM)圧縮に広く採用されている。
既存のアルゴリズムは主にパフォーマンスに重点を置いており、モデルサイズ、パフォーマンス、量子化ビット幅間のトレードオフを見越している。
本稿では LLM PTQ のための新しいベンチマークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-18T07:35:35Z) - Client-Centric Federated Adaptive Optimization [78.30827455292827]
Federated Learning(FL)は、クライアントが独自のデータをプライベートに保ちながら、協調的にモデルをトレーニングする分散学習パラダイムである。
本稿では,新しいフェデレーション最適化手法のクラスであるフェデレーション中心適応最適化を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-17T04:00:50Z) - A Short-Term Predict-Then-Cluster Framework for Meal Delivery Services [0.0]
本研究では,オンデマンド給食サービスのための短期予測クラスタフレームワークを提案する。
制約付きK平均クラスタリング(CKMC)と反復制約付き階層クラスタリング(CCHC-ICE)を導入する。
ヨーロッパと台湾のケーススタディの評価は,提案手法が従来の時系列手法よりも精度と計算効率の両面で優れていることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-11T15:59:30Z) - Scenario-Wise Rec: A Multi-Scenario Recommendation Benchmark [54.93461228053298]
6つの公開データセットと12のベンチマークモデルと、トレーニングと評価パイプラインで構成されるベンチマークである textbfScenario-Wise Rec を紹介します。
このベンチマークは、研究者に先行研究から貴重な洞察を提供することを目的としており、新しいモデルの開発を可能にしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-23T08:15:34Z) - Benchmarking PtO and PnO Methods in the Predictive Combinatorial Optimization Regime [59.27851754647913]
予測最適化(英: Predictive optimization)は、エネルギーコストを意識したスケジューリングや広告予算配分など、多くの現実世界のアプリケーションの正確なモデリングである。
我々は,広告のための新しい産業データセットを含む8つの問題に対して,既存のPtO/PnOメソッド11をベンチマークするモジュラーフレームワークを開発した。
本研究は,8ベンチマーク中7ベンチマークにおいて,PnOアプローチがPtOよりも優れていることを示すが,PnOの設計選択に銀の弾丸は見つからない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T13:19:34Z) - QualEval: Qualitative Evaluation for Model Improvement [82.73561470966658]
モデル改善のための手段として,自動定性評価による定量的スカラー指標を付加するQualEvalを提案する。
QualEvalは強力なLCM推論器と新しいフレキシブルリニアプログラミングソルバを使用して、人間の読みやすい洞察を生成する。
例えば、その洞察を活用することで、Llama 2モデルの絶対性能が最大15%向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-06T00:21:44Z) - 4Seasons: Benchmarking Visual SLAM and Long-Term Localization for
Autonomous Driving in Challenging Conditions [54.59279160621111]
大規模4Seasonsデータセットに基づく課題条件下での自律運転のための新しい視覚的SLAMと長期局所化ベンチマークを提案する。
提案したベンチマークでは,季節変化や天候,照明条件の変動による劇的な外見の変化が報告されている。
本稿では,視覚計測,大域的位置認識,および地図に基づく視覚的位置決め性能を共同評価するための統合ベンチマークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-31T13:52:36Z) - A Reinforcement Learning Framework for PQoS in a Teleoperated Driving
Scenario [18.54699818319184]
PQoS機能を実装したRANレベルで実装された新しいエンティティの設計を提案する。
具体的には,学習者の報酬関数の設計に焦点をあて,要求が満たされない場合,見積もりを適切な対策に変換することができる。
我々は, ns-3シミュレーションを用いて, 遠隔運転のようなシナリオにおいて, エンドユーザーのQoE(Quality of Experience, QoE)パフォーマンスにおいて, 最良のトレードオフを実現することを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-04T02:59:16Z) - Deployment Optimization for Shared e-Mobility Systems with Multi-agent
Deep Neural Search [15.657420177295624]
共有e-mobilityサービスは世界中の都市で広くテストされ、試験運用されている。
本稿では,持続的な収益性を維持しつつ,ユーザに対してユビキタスなサービスを実現するための,空間的・時間的インフラストラクチャの展開と管理方法について検討する。
我々は,共有電子移動システムの主要動作詳細を粒度で抽象化した高忠実度シミュレーション環境を設計することで,この問題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-03T11:37:11Z) - A variational Bayesian spatial interaction model for estimating revenue
and demand at business facilities [15.242014520266391]
本研究では,事業施設における潜在的な収益や需要を推定する問題について検討し,その発生メカニズムを解明する。
そこで我々はベイズ空間相互作用モデルを構築し,そのモデルを用いて特定の事業所の収益を確率論的に予測する。
我々は, 1500以上のパブと15万の顧客地域を含む, 英国ロンドンにおけるパブ活動のための実世界の大規模空間データセットを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-05T13:03:20Z) - Interpretable Data-Driven Demand Modelling for On-Demand Transit
Services [6.982614422666432]
本研究では,DAレベルにおけるオンデマンド交通(ODT)サービスのための旅行・流通モデルを開発した。
その結果, 商業・工業用地利用型と高密度住宅用地利用型との間には, より高い旅行分布レベルが期待できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-27T20:48:10Z)
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。