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General two-level framework for demand-responsive transport optimization
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AI
DOI：10.1038/s41598-026-44833-6.png)
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摘要
En 中文
本文提出了一种适用于按需响应交通（DRT）的广义优化框架，按需响应交通是一种现代化的交通组织形式，其服务是直接根据客户需求进行规划与提供的。所开发的框架具有双层结构。第一层包含每个DRT系统所需的基本特征。第二层则考虑了电动车辆的能量消耗与充电、车辆路线预设的初始部分以合并连续的车辆规划窗口，以及特殊乘客请求，例如为残疾人提供的专用空间或Wi-Fi网络可用性。已准备三种模型变体，它们在车辆如何在不同公交站点间移动方面有所不同：自由点对点规划（General）、车辆路径的受限路段（Sections）以及每辆车的固定路线（Routes）。在实验中，开发的模型得到了全面测试，特别是对其基本版本及附加扩展的有效性进行了评估。测试基于波兰Rzeszow市的真实公共交通系统数据集进行，该数据集包含64个公交站点。优化过程涉及200名乘客。实验证实了所提出解决方案的实用性。
Keyword:
Energy science and technology
Engineering
Mathematics and computing
Demand-responsive transport
Smart city
Constraint programming
Vehicle routing
Electric vehicle
Tardiness minimization
Science
Humanities and Social Sciences
multidisciplinary
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
