यात्री प्रतीक्षा समय और ऊर्जा खपत को कम करना मेट्रो टाइमटेबलिंग के लिए: एक मजबूत अनुकूलन दृष्टिकोण

शहरी मेट्रो शेड्यूलिंग एक बहुत जटिल कार्य है क्योंकि कोई भी छोटी बदलाव पूरे सिस्टम को प्रभावित कर सकती है। मेट्रो कंपनियों को एक प्रभावी शेड्यूलिंग प्रणाली की आवश्यकता है जो यात्रियों को सबसे अच्छी सेवा दे और संसाधनों के उपयोग को अनुकूलित करे। इसलिए, उन्हें अपने शेड्यूल में वास्तविक दुनिया की समस्याओं को शामिल करना होगा, जो अव्यवस्थित मॉडलिंग के माध्यम से किया जाना चाहिए। वास्तविक डेटा में एक मजबूत अनुकूलन दृष्टिकोण लागू किया गया है ताकि एक इष्टतम ट्रेन शेड्यूल प्रस्तावित किया जा सके जो यात्रियों का प्रतीक्षा समय कम करे और काइनेटिक एनर्जी से परिवर्तित होने वाली विद्युत ऊर्जा को अधिकतम करे। तीन उच्च, सामान्य और निम्न यात्रा मांग परिदृश्यों पर विचार किया गया है ताकि ट्रेन चलाने के समय की अवधि को सभी तीन अंतर्स्थान गतिशीलता श्रेणियों, अर्थात् त्वरन, कोस्टिंग, और ब्रेकिंग में अनुकूलित किया जा सके। इष्टतम समाधान खोजने के लिए, तेहरान मेट्रो की एक मेट्रो लाइन के वास्तविक डेटा पर एक आनुवंशिक एल्गोरिदम (GA) मॉडल लागू किया गया है।