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.
A commodity distribution problem with intertemporal storage facilities and dynamic transportation networks is proposed. mathematical integer programming methods and multiobjective programming techniques are used in the model formulation. Dynamic characteristics of commodity distribution problems are taken into account in the model formulation. storage facility location problems and transportation link addition problems are incorporated into the intertemporal multicommodity distribution problem. The model is capable of generating the most efficient and rational commodity distribution system. Therefore it can be utilized to provided the most effective investment plan for the transportation infrastructure development as well as to evaluate the existing commodity distribution system. The model determines simultaneously the most efficient locations, sizes, and activity levels of storage facilities as well as new highway links. It is extended to multiobjective planning situations for the purpose of generating alternative investment plans in accordance to planning situations. sine the investment in transportation network improvement yields w\several external benefits for a regional economy, the induced benefit maximization objective is incorporated into the cost minimization objective. The multiobjective model generates explicitly the trade-off between cost savings and induced benefits of the investment in transportation network improvement.
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.
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.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.10
no.2
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pp.183-193
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2023
This paper proposes and examines the economic impact of infrastructure improvement on the San-En-Nanshin region in the Chubu area of Japan. We develop a single transportation computable general equilibrium (CGE) model for each subregion within the San-En-Nanshin region. The explicit modeling of the transportation infrastructure is defined based on interregional commuting flows and business trips, considering the spatial structure of the San-En-Nanshin economy. A CGE model is integrated with an interregional transportation network model to enhance the framework's potential for understanding the infrastructure's role in regional development. To evaluate the economic impact of transportation improvement, we analyze the interrelationship between travel time savings and regional output and income. The economic impact analysis under the CGE framework reveals how transportation facilities and systems affect firm and household behavior and therefore induce changes in the production and consumption of commodities and transportation services. The proposed theoretical model was tested by using data from the 2005 IO tables of each subregion and the 2006 transport flow dataset issued by the Ministry of Land, Infrastructure, Transport, and Tourism in Japan. As a result, the paper confirms the positive effect of transportation investment on the total output and income of the studied region. Specifically, we found that while economic benefits typically appear in urban areas, rural areas can still potentially benefit from transportation improvement projects.
This study aimed to develop an optimal model of transportation for people with disabilities. To achieve this goal, powers of research and design should be involved, including CAD software. This paper investigates both: the concept of optimal model of transportation for people with disabilities (functional, ergonomic, constructive, technological and aesthetic solutions included); and its implementation as a fully-fledged 3D-model designed in SolidWorks environment. The optimal model of transportation is complex and consists of two objects. The first object is for indoors that is a wheelchair, the second one is for street driving that is an individual vehicle. The optimal model of transportation is universal and multifunctional, which have become possible with parametric feature-based approach utilized in SolidWorks.
Promoting low carbon transportation adoption is important for energy saving. Some prior studies have discussed on environmental values affect low carbon transportation commuting is inconclusive. This study has constructed the environmental values, utility value, and social influence-based low-carbon transportation adoption model through the theory of the technology acceptance model and VBN model and the IS success model. Through the SEM model and stepwise regression analysis, we have found that environmental values positively affect utility value, and utility value also positively affects the behavior adoption of low carbon transportation. The utility value as mediating effect in the relationship between environmental values and low carbon transportation commuting behavior. Besides, we also have found that social influence positively impacts the behavior adoption of low carbon transportation. It better enhances the level of household residents' environmental values and utility values, and social influence for promoting the adoption of low carbon transportation. This present research provides theoretical guidance and suggestions for promoting the development of low-carbon transportation innovation.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.27
no.2
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pp.102-113
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2004
This paper addresses the transportation planning that is based on genetic algorithm for determining transportation time and transportation amount of minimizing cost of distribution system. The vehicle routing of minimizing the transportation distance of vehicle is determined. A distribution system is consisted of a distribution center and many retailers. The model is assumed that the time horizon is discrete and finite, and the demand of retailers is dynamic and deterministic. Products are transported from distribution center to retailers according to transportation planning. Cost factors are the transportation cost and the inventory cost, which transportation cost is proportional to transportation distance of vehicle when products are transported from distribution center to retailers, and inventory cost is proportional to inventory amounts of retailers. Transportation time to retailers is represented as a genetic string. The encoding of the solutions into binary strings is presented, as well as the genetic operators used by the algorithm. A mathematical model is developed. Genetic algorithm procedure is suggested, and a illustrative example is shown to explain the procedure.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.31
no.1
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pp.26-41
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2005
The ROK TRANSCOM and Army Logistics Command have established wartime overland transportation plans. They have to mobilize several wartime overland transportation troops in order to meet the wartime transportation requirement. But there are some uncertainties in the process of transportation such as the number of vehicles to mobilize, the vehicle utilization factor, and round trip time. Here, we established two models. One is the simulation model to evaluate the transportation capability considering uncertain factors. The simulation model is executed with two scenarios and then the results are analyzed through a sensitivity analysis. The other model is the regression model to analyze the effects of transportation factors toward capability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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