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A Stochastic Programming Approach for Scheduling Extra Metro Trains to Serve Passengers from Uncertain Delayed High-Speed Railway TrainsUn enfoque de programación estocástica para programar trenes de metro adicionales para atender a los pasajeros de trenes de alta velocidad con retrasos inciertos

Resumen

El sistema de metro es un componente importante del sistema de transporte urbano debido al gran volumen de pasajeros transportados. Las estaciones centrales que conectan las redes de metro y ferrocarril de alta velocidad (HSR) son especialmente críticas en este sistema. Cuando los trenes HSR sufren retrasos debido a una interrupción en la red HSR, los pasajeros de estos trenes que llegan a la estación central por la noche pueden no conseguir su última conexión de metro. Por tanto, el operador de metro puede decidir programar trenes de metro adicionales por la noche para dar servicio a los pasajeros de los trenes HSR retrasados. En este artículo se estudia el problema de la programación de trenes de metro adicionales en el que el operador de metro decide cuántos trenes de metro adicionales va a enviar y sus horarios. El problema es complejo porque (i) la llegada de trenes HSR retrasados suele ser incierta, y (ii) el operador tiene que minimizar los costes de operación (es decir, el número de trenes adicionales y el tiempo de finalización de la operación) pero maximizar el número de pasajeros atendidos, que son dos objetivos contrapuestos. En otras palabras, el problema que consideramos es estocástico y biobjetivo. Formulamos este problema como un programa estocástico de dos etapas con recurso y utilizamos un método con restricciones épsilon para encontrar un conjunto de soluciones no dominadas. Realizamos amplios experimentos numéricos utilizando casos realistas basados en la red de metro de Pekín y en dos líneas de tren de alta velocidad conectadas a dicha red. Nuestro modelo estocástico supera en un 3-5% a un modelo determinista basado en previsiones del retraso. Además, demostramos que nuestras soluciones son casi óptimas calculando un límite dual de información perfecta y obteniendo brechas de optimalidad medias inferiores al 1%.

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