This paper presents a network capacity model that can be used as an analytical tool for strategic planning and resource allocation for multimodal transportation systems. In the context of freight transportation, the multimodal network capacity problem (MNCP) is formulated as a mathematical model of nonlinear bi-level optimization problem. Given network configuration and freight demand for multiple origin-destination pairs, the MNCP model is designed to determine the maximum flow that the network can accommodate. To solve the MNCP, a heuristic solution algorithm is developed on the basis of a linear approximation method. A hypothetical exercise shows that the MNCP model and solution algorithm can be successfully implemented and applied to not only estimate the capacity of multimodal network, but also to identify the capacity gaps over all individual facilities in the network, including intermodal facilities. Transportation agencies and planners would benefit from the MNCP model in identifying investment priorities and thus developing sustainable transportation systems in a manner that considers all feasible modes as well as low-cost capacity improvements.
To improve the railway transportation capacity and maximize the benefits of railway transportation, a method for layout optimization of railway transportation route based on deep convolution neural network is proposed in this study. Considering the transportation cost of railway transportation and other factors, the layout model of railway transportation route is constructed. Based on improved ant colony algorithm, the layout model of railway transportation route was optimized, and multiple candidate railway transportation routes were output. Taking into account external information such as regional information, weather conditions and actual information of railway transportation routes, optimization of the candidate railway transportation routes obtained by the improved ant colony algorithm was performed based on deep convolution neural network, and the optimal railway transportation routes were output, and finally layout optimization of railway transportation routes was realized. The experimental results show that the proposed method can obtain the optimal railway transportation route, the shortest transportation length, and the least transportation time, maximizing the interests of railway transportation enterprises.
A bridge transportation network supplies products from various source nodes to destination nodes through bridge structures in a target region. However, recent frequent earthquakes have caused damage to bridge structures, resulting in extreme direct damage to the target area as well as indirect damage to other lifeline structures. Therefore, in this study, a surrogate model-based comprehensive framework to estimate the seismic resilience of bridge transportation networks is proposed. For this purpose, total system travel time (TSTT) is introduced for accurate performance indicator of the bridge transportation network, and an artificial neural network (ANN)-based surrogate model is constructed to reduce traffic analysis time for high-dimensional TSTT computation. The proposed framework includes procedures for constructing an ANN-based surrogate model to accelerate network performance computation, as well as conventional procedures such as direct Monte Carlo simulation (MCS) calculation and bridge restoration calculation. To demonstrate the proposed framework, Pohang bridge transportation network is reconstructed based on geographic information system (GIS) data, and an ANN model is constructed with the damage states of the transportation network and TSTT using the representative earthquake epicenter in the target area. For obtaining the seismic resilience curve of the Pohang region, five epicenters are considered, with earthquake magnitudes 6.0 to 8.0, and the direct and indirect damages of the bridge transportation network are evaluated. Thus, it is concluded that the proposed surrogate model-based framework can efficiently evaluate the seismic resilience of a high-dimensional bridge transportation network, and also it can be used for decision-making to minimize damage.
Park, Jong-Hoon;Sohn, Moo-Sung;Oh, Suk-Mun;Min, Jae-Hong
Proceedings of the KSR Conference
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2011.10a
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pp.607-613
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2011
This paper reviews search methods of multiple reasonable paths to implement multimodal public transportation network of Seoul. Such a large scale multimodal public transportation network as Seoul, the computation time of path finding algorithm is a key and the result of path should reflect route choice behavior of public transportation passengers. Search method of alternative path is divided by removing path method and deviation path method. It analyzes previous researches based on the complexity of algorithm for large-scale network. Applying path finding algorithm in public transportation network, transfer and loop constraints must be included to be able to reflect real behavior. It constructs the generalized cost function based on the smart card data to reflect travel behavior of public transportation. To validate the availability of algorithm, experiments conducted with Seoul metropolitan public multimodal transportation network consisted with 22,109 nodes and 215,859 links by using the deviation path method, suitable for large-scale network.
In recent years, significant advances have been made enabling travel demand analysis and network design methods to be used as increasingly realistic evaluation tools. What has been lacking is the integration of travel demand analysis with network design models. This paper reviews some of advanced (integrated) modeling approaches and presents future research directions of integrated modeling system. To design urban transportation networks, it is argued that the travelers' free choice of mode, destination and route should be introduced into transportation network design procedure instead of assuming that trips from a zone to a workplace are fixed or deriving them in a normative procedure to achieve hypothetical system optima.
Hub-and-spoke transportation network is a powerful and useful network structure that takes full advantage of economies of scale on routes between hubs. In recent studies, the network structure is extended to hybrid hub-andspoke that allows direct transportation between spokes. In this study, we considered more extended network structure which is called hybrid multiple hub-and-spoke that has multiple hubs and allows direct transportation between spokes. We developed a mathematical optimization model for automotive service parts transportation planning under hybrid multiple hub-and-spoke network structure. The model suggests a long-term transportation route planning and a short-term vehicle assignment planning. The model is verified by simulation and validated in real world application to Hyundai Mobis automotive service parts transportation planning. From the simulation result, the model reduced the transportation cost about 24.7%, the total distance about 6.8% and the CO2 emissions about 8.8%. In real world application for 6 months from July to December 2010, the model reduced the transportation cost about 9.1% by changing the long-term transportation route without daily vehicle assignment planning.
This paper deals with a network model for the efficient transportation of post and consists of the formulation based on the network model and the LINGO programming model including the operations of the post transportation. This network model is represented by using Time Space Network. The generalized formulation is built up with the input variables and the decision variables, which are defined on the basis of the network model. And LINGO programming model to be proposed with DB and LINGO is constructed in consideration of how to manage the post transportation and the intermodal transport. The results of the model implementation were represented on Time Space Network and they are analyzed and verified. The LINGO programming model is used as the module to be set in application software. Specifically with using GEOmania, GIS tool, the LINGO Model is applied to develop the application for Mail Transportation Decision Support System.
Park, Sang-Yong;Lee, Tae-Han;Choi, Ji-Young;Lee, Suk
IE interfaces
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v.18
no.4
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pp.454-464
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2005
In Postal logistics, the efficient design and operation of transportation network is very important issue. But, it is hard to operate the postal transportation network flexibly according to the change of mail volume. In Korea post, a transportation plan is pre-determined and the transportation of mail is performed through the routes in the plan. When the routes cannot transport all mail, temporary vehicles are used. In the postal transportation, it is important to make a good transportation plan and to manage the plan efficiently. But the change of transportation plan is not a simple work because hundreds of vehicles and persons are related to the plan. So, a methodology to check the effect of the change of the transportation plan in advance is required. In this paper, we develop a simulation model to evaluate the performance of a postal transportation plan. We implement the simulation model and develop an information system including user interface for managing data and simulation results. We apply our simulation model and system to the real change of transportation plan.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.14
no.2
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pp.81-81
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1989
Network approach is used to find the shortest paths and transportation time between the subway stations in Seoul, Korea. Because of transfer stations, we reconstruct the subway network to compute the shortest routes and corresponding transportation times. The reconstructed network is useful to obtain desired information because it can handle the transfer time between tracks. Time and route information about the subway system is obtained and it will be displayed in the subway guide board at each station. Then, all passengers can have the information of shortest route to a destination and corresponding transportation time.
The development of a mathematical modular framework based on Petri Network theory to model a traffic network is the subject of this paper. Traffic intersections are the primitive elements of a transportation network and are characterized as event driven and asynchronous systems. Petri network have been utilized to model these discrete event systems; further analysis of their structure can reveal information relevant to the concurrency, parallelism, synchronization, and deadlock avoidance issuse. The Petri-net based model of a generic traffic junction is presented. These modular networks are effective in synchronizing their components and can be used for modeling purposes of an asynchronous large scale transportation system. The derived model is suitable for simulations on a multiprocessor computer since its program execution safety is secured. The software pseudocode for simulating a transportation network model on a multiprocessor system is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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