This study develops a improved gate assignment algorithm and decision support system using its algorithm to extract a assignment result minimizing a walking distance of passengers in airport and maximizing the utilization rate of avaliable gates in domestic airports. By operation support system, it may contribute greatly in efficient enlargement of airport operation and increase the airport reliability through quickly coping with takeoff and landing delay of flight due to weather change, preservation and repair of gate, etc. Also, passengers who use airport terminal can minimize time and walking distance for departure, arrival, and transit, and it may greatly reduce the additional operation cost for common gates through maximizing the utilization rate for exclusive usage gates for airplanes which use gates.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2004.11a
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pp.221-227
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2004
This study develops a improved gate assignment algorithm and decision support system using its algorithm to extract a assignment result minimizing a walking distance of passengers in airport and maximizing the utilization rate of avaliable gates in domestic airports. By operation support system, it may contribute greatly in efficient enlargement of airport operation and increase the airport reliability through quickly coping with takeoff and landing delay of flight due to weather change, preservation and repair of gate, etc. Also, passengers who use airport terminal can minimize time and walking distance for departure, arrival, and transit, and it may greatly reduce the additional operation cost for common gates through maximizing the utilization rate for exclusive usage gates for airplanes which use gates.
This study is to develop Bus Transit Route Analysis and Evaluation Model that can product the quantitative performance measures for Bus Transit Route Network Design. So far, in Korea, there are no so many models that evaluate a variety of other performance measures or service quality that are of concern to both the transit users and operator because of lower-level bus database system and transit route network analysis algorithm's limit. The BTRAEM in this research differ from the previous approach in that the BTRAEM employs a multiple path transit trip assignment model that explicitly considers the transfer and different travel time after boarding. And we develop input-output data structure and quantitative performance measure for the BTRAEM. In the numerical experimental applying BTRAEM to Mandl transit network, We got the meaningful results on performance measure of bus transit route network. In the future, we expect BTRAEM to give a good solution in real transit network.
교통혼잡 문제가 점점 심각해짐에 따라 대중교통의 중요성은 날로 부각되며, 대중교통을 지원하기 위한 정책들이 속속 입안되고 있어 대중교통을 심도 있게 분석할 수 있는 틀의 개발은 필연적이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 대중교통 통행배정모형 개발과 대중교통 기종점통행량(OD) 추정을 목적으로 수행되었다. 대중교통 통행배정모형의 개발부분에서는 기존의 대중교통 통행배정모형이 개별차량과 다른 대중교통의 특성을 정확히 반영하고 있지 못하다는 한계를 극복하고자, 최적경로 탐색에는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통행량 배정에는 로짓모형을 기반으로 한 확률적 통행량 배정모형(Stochastic Network Loading Model)을 이용하여 TATSN 모형을 개발하였다. 그리고, 대중교통 기종점통행량의 추정은 전통적인 기종점통행량 추정 방법인 기종점조사 방법이 시간과 비용이 과대하게 소요된다는 단점을 인식하여 관측통행량을 이용하여 추정하는 방법을 제안하였다.
In Korean urban transit system, when the railcar starts, the electric power is absorbed from the line, and then the line voltage is instantaneously collapsed to provide a large accelerating torque. On the other hand, when the railcar brakes, the regenerative power is created and it increases the line voltage at the pantograph of the railcar. Therefor, by using the energy storage system near the train, the regenerated power can be saved to this system. The energy storage system is consisted of supercapacitor and a bidirectional DC-DC converter. In this paper, controller design of a bidirectional DC-DC converter based on pole-assignment is proposed. This method can be easy to design controller. Simulation results by using the calculated parameters are presented.
We present a methodology for modeling and solving the transit frequency design problem with variable demand. The problem is described as a bi-level model based on a non-cooperative Stackelberg game. The upper-level operator problem is formulated as a non-linear optimization model to minimize net cost, which includes operating cost, travel cost and revenue, with fleet size and frequency constraints. The lower-level user problem is formulated as a capacity-constrained stochastic user equilibrium assignment model with variable demand, considering transfer delay between transit lines. An efficient algorithm is also presented for solving the proposed model. The upper-level model is solved by a gradient projection method, and the lower-level model is solved by an existing iterative balancing method. An application of the proposed model and algorithm is presented using a small test network. The results of this application show that the proposed algorithm converges well to an optimal point. The methodology of this study is expected to contribute to form a theoretical basis for diagnosing the problems of current transit systems and for improving its operational efficiency to increase the demand as well as the level of service.
This paper proposed a dynamic transit vehicle simulation model and a dynamic transit passengers simulation model, which can simultaneously simulate the transit vehicles and passengers traveling on a transit network, and also developed an algorithm of dynamic departure time choice model based on individual passenger. The proposed model assumes that each passenger's behavior is heterogeneous based on stochastic process by relaxing the assumption of homogeneity among passengers and travelers have imperfect information and bounded rationality to more actually represent and to simulate each passenger's behavior. The proposed model integrated a inference and preference reforming procedure into the learning and decision making process in order to describe and to analyze the departure time choices of transit passengers. To analyze and evaluate the model an example transit line heading for work place was used. Numerical results indicated that in the model based on heterogeneous passengers the travelers' preference influenced more seriously on the departure time choice behavior, while in the model based on homogeneous passengers it does not. The results based on homogeneous passengers seemed to be unrealistic in the view of rational behavior. These results imply that the aggregated travel demand models such as the traditional network assignment models based on user equilibrium, assuming perfect information on the network, homogeneity and rationality, might be different from the real dynamic travel demand patterns occurred on actual network.
본 논문의 목적은 대중교통 노선배정 시에 여러 수단간의 환승을 고려함으로써 다수단 대중교통망 내에서 수단선택과 노선선택을 동시에 수행할 수 있도록 확률적인 통행배분(traffic assignment) 모형의 하나인 다이알 알고리즘을 응용할 것을 제시하고 그 알고리즘의 속성을 정확하게 규명하는데 있다 승용차의 확률적 통행배분모형으로 잘 알려져 있는 Dial 알고리즘은 로짓모형에 기초한 것이므로 다수단간의 대중교통 수단선택과 노선선택과 같은 선택 행태를 동시에 설명할 수 있는 모형적 특성을 기본적으로 내재하고 있다. 본 연구에서 제시한 대중교통 노선선택에 적용될 수 있도록 수정된 다이알 알고리즘은 기존의 결정적 대중교 통 노선배정 모형들의 단점을 극복할 수 있는 특성을 갖고 있다. 즉 결정적 대중교통 노선배정모형은 기종점간 최단경로에 교통량을 전랑배분(All-or-Nothing)하여 통행자들의 행태적 속성을 제대로 반영하지 못하고 있으며, 다수단 대중교통망 내에서 환승을 포함한 복합 대중교통수단의 선택을 효용극대화 이론에 기초하지 않고 최소비용노선에 전량배분하는 모형의 한계점을 갖고 있다. 이러한 결정적 대중교통 노선배정모형의 단점을 수정된 다이알 알고리즘은 개선할 수가 있다. 본 연구에서는 알고리즘의 특성을 파악하기 위한 모의실험으로 Sioux Falls 형태의 대중교통 네트워크를 이용하여 기존의 알고리즘과 비교 분석하였다. 분석의 탄력성을 갖고 있는 수정된 대중교통 다이알 알고리즘이 현실적 대중교통 통행패턴을 기존 모형보다 합리적으로 설명할 수 있을 것으로 보이며, 특히 다수단 대중교통망이 형성된 대도시의 대중교통 정책분석에 적합한 기법이 될 수 있을 것으로 고려된다.
This paper deals with the passenger transfer trips counted from smart bus-card data from Seoul transit network to understand the current operational condition of the system. Objective of this study is to relocate the location of the transit transfer centers. It delivers a bi-level programing model. The upper model is a linear 0-1 binary integer program having the objective of total travel cost minimization constrained by the number of transfer centers and the total construction budget. The lower model is an user equilibrium assignment model determining the passengers' route choice according to the transfer center locations. The proposed bi-level programming model was tested in an example network. The result showed that the proposed was able to find the optimal solution.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.1
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pp.17-34
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2022
This paper develops a model for dynamic station assignment to optimize the Demand Responsive Transit (DRT) operation. In the process of optimization, we use the bus travel time as a variable for DRT management. In addition, walking time, waiting time, and delay due to detour to take other passengers (detour time) are added as optimization variables and entered for each DRT passenger. Based on a network around Anaheim, California, reserved origins and destinations of passengers are assigned to each demand responsive bus, using K-means clustering. We create a model for selecting the dynamic station and bus route and use Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-III to analyze seven scenarios composed combination of the variables. The result of the study concluded that if the DRT operation is optimized for the DRT management, then the bus travel time and waiting time should be considered in the optimization. Moreover, it was concluded that the bus travel time, walking time, and detour time are required for the passenger.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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