Hub Location Problem in Public Transport, Considering Potential Hubs Establishment: A Bi-Objective Approach
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 19
فایل این مقاله در 25 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJTE-13-3_006
تاریخ نمایه سازی: 5 خرداد 1405
چکیده مقاله:
The hub location problem in public transport focuses on strategically placing transport hubs to enhance service delivery and operational efficiency. Rising urban populations and transportation demands necessitate effective public transport systems. The challenge is to identify optimal locations for new hubs while balancing objectives like minimizing operational costs and minimize maximum passenger travel time. This study proposes a bi-objective model that selects potential hub locations from an interurban public transport network using the Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) method of TOPSIS. The first objective is to minimize transportation costs, hub construction costs, and route creation costs, while the second aims to minimize maximum passenger travel time. Given that this problem is NP-hard, the Lagrangian Relaxation (LR) algorithm is employed for medium and large network sizes, with computational results provided. The proposed method is validated using Mandl's and Sioux Falls network data, which are standard benchmark datasets in transportation and network optimization. Results indicate that the algorithm effectively determines optimal hub locations. This approach can be adapted for specific parameters, bringing the problem closer to real-world conditions and uncertainties.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
alireza eydi
Professor, Faculty of Engineering, University of Kurdistan, Sanandaj, Iran
hasan moradgholi
MSC of Industrial Engineering, University of Kurdistan, Sanandaj, Iran
Maedeh GholamAzad
Postdoctoral Researcher, Faculty of Engineering, University of Kurdistan, Sanandaj, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :