Journal of Urban Mobility· 2026Q1
Değişken Uzunluklu NSGA-II Algoritması Kullanılarak Talep Odaklı Toplu Taşıma (DRT) için Uyarlanabilir Durak Yerleşimi Optimizasyonu
Adaptive stop-layout optimization for demand-responsive transit (DRT) using variable-length NSGA-II algorithm
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Talep odaklı toplu taşıma (DRT) durak yerleşimleri için yolcu hizmeti (erişilebilirlik, kapsama) ve operasyonel verimliliği (kompaktlık, ölçek) birlikte optimize eden, durak sayılarını içsel olarak belirleyen değişken uzunluklu bir NSGA-II algoritması kullanan yeni bir çok amaçlı optimizasyon çerçevesi geliştirilmiştir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Yolcu hizmeti ve operasyonel verimliliği dikkate alan DRT durak yerleşimleri için çok amaçlı bir optimizasyon çerçevesi geliştirilmiştir.
- Durak sayısını içsel olarak belirlemek ve hedefleri dengelemek için değişken uzunluklu bir NSGA-II algoritması kullanılmıştır.
- Bir DRT gösterim alanında değerlendirilen çerçeve, iyi hizmet kalitesiyle kompakt ve verimli durak yerleşimleri üretmiştir.
- Ablasyon analizi, erişilebilirlik, kapsama ve kompaktlığın temel ve ikame edilemez hedefler olduğunu doğrulamıştır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Stop-based demand-responsive transit (DRT) complements conventional urban public transport and helps address first/last-mile connectivity problems. However, its stop layout must balance passenger-facing service quality and operator-facing operational efficiency. Existing DRT stop-layout studies often emphasize either operational efficiency or passenger service level. They rarely examine the trade-offs among spatial stop configuration, service quality, and operational efficiency. In addition, many approaches predefine stop numbers, limiting adaptive DRT stop planning. To address these gaps, this study develops a multi-objective optimization framework that jointly considers passenger service and operational efficiency. Specifically, demand-weighted accessibility and geographical coverage measure passenger service quality, whereas network compactness and deployment scale represent operational efficiency. A variable-length NSGA-II balances these objectives and determines stop numbers endogenously. The framework is applied to the automated-shuttle DRT demonstration area in Mingzhu Bay, Guangzhou. Results show that it generates compact stop configurations with a manageable deployment scale while maintaining favorable accessibility and coverage. Ablation analysis further shows that accessibility, coverage, and compactness are core and non-substitutable objectives. Removing any of them causes excessive spatial concentration or dispersion. Finally, cross-regime comparison shows that routine-week and holiday-week demand differences mainly adjust local stop selection. The corridor-scale stop backbone remains largely unchanged, indicating that the variable-length framework identifies stable service backbones and locally sensitive stops under changing demand regimes. Overall, this study advances human-centered DRT planning and supports adaptive stop-layout planning and coordinated multi-objective optimization of automated-shuttle services in new urban districts.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Journal of Urban Mobility, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Ulaştırma
TransportationSocial Sciences