Diplomová práce

Capacity planning for high-speed trains

Bc. Ivana Krumlová
Anotace

Práce se zabývá plánováním kapacit pro vysoko rychlostní železnici, tedy sestavením vyhovujícího rozložení vlakových jednotek mezi navržené spoje, při snaze minimalizovat náklady na jejich nákup a provoz. V rámci práce je navržen a implementován metaheuristický řešič tohoto problému, využívající algoritmy simulovaného žíhání a tabu prohledávání. Navržený postup je poté vyhodnocen na náhodně generovaných …více

Abstract

This thesis deals with capacity planning for high-speed trains, i. e., constructing a suitable distribution of railway trainsets on the designed infrastructure and connections while minimizing the cost of their acquisition and operation. The thesis designs and implements a metaheuristic solver for this problem using simulated annealing and tabu search algorithms. The proposed solution is then evaluated …více

Klíčová slova
Rolling stock management high-speed railways metaheuristics single-solution metaheuristics simulated annealing tabu search optimization transportation artificial intelligence multi-commodity network flow model
Zadání práce
The master thesis will deal with the capacity planning of high-speed trains in the context of long-term planned changes in the railway transport infrastructure. The aim of the thesis is to design suitable capacities and distribution of railway trainsets for the specified transport infrastructure and specified train connections. The thesis is aimed at the exploration of metaheuristic approaches and their appropriateness to solving this problem.

The work is designed in cooperation with the Institute for Transport Economics, Geography and Policy (Faculty of Economics and Administration, Masaryk University) and Czech Railways to use the information on real transport infrastructure and expected connections, as well as data on demand for rail transport based on big data from SIM cards from T-Mobile on the movement of people on the corresponding transport routes. The experimental part of the work will evaluate the quality of the implementation based on this real data and suitably generated random data to allow analysis and evaluation of the proposed metaheuristic techniques.

Administrativní informace
Práce zkontrolována:
22. 12. 2022 11:22, doc. Mgr. Hana Rudová, Ph.D., učo 3840
Plný text práce
937,5 KB / soubor PDF
Přílohy (2)
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
26. 1. 2023
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

doc. Mgr. Hana Rudová, Ph.D., učo 3840
KPSK FI MU

Oponent

RNDr. Dalibor Klusáček, Ph.D., učo 50752
abs FI MU
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Plán
Strojové učení a umělá inteligence

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.