Development of an innovative prototype driver’s work plan generator in collective transport management systems based on evolutionary algorithms. (Q81347): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Changed an Item: Import item from Poland) |
(Changed an Item: Import item from Poland) |
||||||||||
| Property / coordinate location | |||||||||||
50°2'14.82"N, 22°0'16.99"E
| |||||||||||
| Property / coordinate location: 50°2'14.82"N, 22°0'16.99"E / rank | |||||||||||
Normal rank | |||||||||||
| Property / coordinate location: 50°2'14.82"N, 22°0'16.99"E / qualifier | |||||||||||
| Property / contained in NUTS | |||||||||||
| Property / contained in NUTS: Rzeszowski / rank | |||||||||||
Normal rank | |||||||||||
Revision as of 13:17, 26 October 2022
Project Q81347 in Poland
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Development of an innovative prototype driver’s work plan generator in collective transport management systems based on evolutionary algorithms. |
Project Q81347 in Poland |
Statements
327,250.0 zloty
0 references
385,000.0 zloty
0 references
85.0 percent
0 references
1 October 2019
0 references
30 September 2020
0 references
ITS TECHNOLOGY – SOLVEO SP. Z O. O. SP. K.
0 references
SA 42799(2015/X) Przedmiotem projektu jest zlecenie prac B+R mających na celu opracowanie prototypu nowej usługi opartej o unikalne algorytmy ewolucyjne generatora planu pracy kierowców w systemach zarządzania transportem zbiorowym. Usługa będzie opierać się na generowaniu harmonogramu na podstawie danych wejściowych, dotyczących całego szeregu zmiennych, takich jak kierowcy, pojazdy, kalendarz przewozów, rozkład jazdy, godziny szczytu, warunki pracy wynikające z regulaminu pracy kierowców, stawki godzinowe za regulaminowy czas pracy i za nadgodziny, uwarunkowania formalno-prawne rynku, na którym działa przewoźnik i wiele innych. Celem jest zaplanowanie pracy wszystkim kierowcom dokładnie na ilość godzin zgodną z normą godzin m-ca, tak aby osiągnąć minim. koszt realizacji planu przewozów dla m-ca, oraz zapewnić minim. ilość niezaplanowanych w harmon. zadań przewozowych (lub zapewnić obsadę wszystkich zadań przewozowych w każdym dniu miesiąca). Dodatkowo istotnymi funkcjonalnościami opracowywanego w ramach projektu rozwiązania mają być: równomierny rozkład ilości dni pracy w soboty i niedziele i święta oraz równomierny rozkład ilości „rezerw” w poszczególne dni na I zmianie i II zmianie. Obecnie oferowane na rynku rozwiązania są niedoskonałe ponieważ opierają się na algorytmach zachłannych. Są to metody heurystyczne (czyli dają rozwiązania przybliżone) a czas obliczeń jest bardzo długi. W dużych zestawach danych (duże aglomeracje miejskie) czas ten jest nieakceptowalny. Problem badawczy NP - zupełny planowany do rozwiązania poprzez Algor. ewolucyjne analizują znacznie szerszy zakres dopuszczalnych rozwiązań w celu znalezienia rozwiązania optymalnego. Tradycyjne algorytmy zachłanne dokonują decyzji lokalnie optymalnych bez badania skutków tych wyborów w kolejnych krokach. Użytkownikowi końc. usługa pozwoli na ograniczenie kosztów miesięcznych jakie generują zasoby niezbędne do świadczenia usług transportowych (przede wszystkim liczba niezbędnych kierowców oraz flo (Polish)
0 references
SA 42799(2015/X) The object of the project is to commission R & D works aimed at developing a prototype of a new service based on unique evolutionary algorithms of driver’s work plan generator in collective transport management systems. The service will be based on scheduling on the basis of input data for a whole range of variables such as drivers, vehicles, schedules, timetables, peak hours, working conditions resulting from driver’s working regulations, hourly rates for statutory working time and overtime, formal and legal conditions of the market in which the carrier operates and many others. The aim is to plan the work of all drivers precisely for the number of hours in accordance with the standard of m-ca, in order to achieve the minimum cost of implementation of the transport plan for the mc, and to provide minim. the amount of unscheduled transport tasks (or ensure that all transport tasks are manned every day of the month). In addition, important functionalities of the solution developed within the framework of the project are to be: even distribution of the number of working days on Saturdays and Sundays and holidays and even distribution of the number of “reserves” per day for the first and second shifts. Currently, the solutions offered on the market are imperfect because they are based on greedy algorithms. These are heuristic methods (i.e. they give approximate solutions) and the time of calculation is very long. In large data sets (large urban agglomerations), this time is unacceptable. Research problem NP – a complete solution to be solved through Algor. evolutionary analyses a much broader range of acceptable solutions to find an optimal solution. Traditional greedy algorithms make locally optimal decisions without examining the effects of these choices in subsequent steps. End user service will allow to reduce the monthly costs of the resources necessary to provide transport services (primarily the number of necessary drivers and fleet (English)
14 October 2020
0 references
SA 42799(2015/X) L’objet du projet est de commander des travaux de R & D visant à développer un prototype d’un nouveau service basé sur les algorithmes évolutifs uniques du générateur de plan de travail du conducteur dans les systèmes de gestion collective des transports. Le service sera basé sur la génération d’horaires basés sur des données d’entrée pour toute une gamme de variables, telles que les conducteurs, les véhicules, les horaires, les horaires, les heures de pointe, les conditions de travail résultant de la réglementation du travail des conducteurs, les tarifs horaires pour le temps de travail régulier et les heures supplémentaires, les conditions formelles et légales du marché du transporteur et bien d’autres. L’objectif est de planifier le travail de tous les conducteurs exactement pour le nombre d’heures selon les heures standard de m-ca, afin d’atteindre le coût minimal d’exécution du plan de transport pour le m-ca, et d’assurer un nombre minimal de tâches de transport non planifiées (ou d’assurer le personnel de toutes les tâches de transport chaque jour du mois). En outre, les fonctionnalités importantes de la solution développée dans le cadre du projet sont les suivantes: même la répartition du nombre de jours ouvrables les samedis et dimanches et les jours fériés et même la répartition du nombre de «réserves» entre les jours du 1er quart et le changement II. Les solutions actuellement proposées sur le marché sont imparfaites car elles sont basées sur des algorithmes gourmands. Ce sont des méthodes heuristiques (c’est-à-dire qu’elles donnent des solutions approximatives) et le temps de calcul est très long. Dans les grands ensembles de données (grandes agglomérations urbaines), cette fois-ci est inacceptable. Le problème de recherche NP — entièrement planifié pour être résolu par Algor. analyse évolutionnaire une gamme beaucoup plus large de solutions acceptables afin de trouver la solution optimale. Les algorithmes gourmands traditionnels prennent des décisions locales optimales sans examiner les effets de ces choix dans les prochaines étapes. L’utilisateur final du service réduira les coûts mensuels qui génèrent les ressources nécessaires pour fournir les services de transport (principalement le nombre de conducteurs nécessaires et flo (French)
30 November 2021
0 references
SA 42799(2015/X) Ziel des Projekts ist es, F & E-Arbeiten in Auftrag zu geben, die darauf abzielen, einen Prototyp eines neuen Dienstes zu entwickeln, der auf den einzigartigen evolutionären Algorithmen des Arbeitsplangenerators des Fahrers in kollektiven Transportmanagementsystemen basiert. Der Dienst basiert auf der Erstellung von Fahrplänen auf der Grundlage von Eingabedaten für eine ganze Reihe von Variablen, wie Fahrer, Fahrzeuge, Fahrpläne, Fahrpläne, Spitzenzeiten, Arbeitsbedingungen, die sich aus den Arbeitsregelungen der Fahrer ergeben, Stundensätze für regelmäßige Arbeitszeiten und Überstunden, formale und rechtliche Bedingungen auf dem Markt des Luftfahrtunternehmens und viele andere. Ziel ist es, die Arbeit aller Fahrer genau für die Stundenzahl entsprechend den Standardstunden zu planen, um die Mindestkosten für die Durchführung des Transportplans für das m-ca zu erreichen und eine Mindestanzahl ungeplanter Transportaufgaben zu gewährleisten (oder die Personalausstattung aller Transportaufgaben an jedem Tag des Monats sicherzustellen). Darüber hinaus sollen wichtige Funktionalitäten der im Rahmen des Projekts entwickelten Lösung sein: gleichmäßige Verteilung der Anzahl der Arbeitstage an Samstagen und Sonntagen sowie an Feiertagen und gleichmäßige Verteilung der Anzahl der „Reserven“ zwischen den Tagen der 1. Schicht und der Änderung II. Die derzeit auf dem Markt angebotenen Lösungen sind unvollkommen, weil sie auf gierigen Algorithmen basieren. Dies sind heuristische Methoden (d. h. sie geben ungefähre Lösungen) und die Berechnungszeit ist sehr lang. In großen Datensätzen (große städtische Ballungsräume) ist dieses Mal inakzeptabel. Das NP-Forschungsproblem – vollständig geplant, über Algor zu lösen. evolutionär analysiert eine viel breitere Palette an akzeptablen Lösungen, um die optimale Lösung zu finden. Traditionelle gierige Algorithmen treffen lokal optimale Entscheidungen, ohne die Auswirkungen dieser Entscheidungen in den nächsten Schritten zu untersuchen. Der Endbenutzer des Dienstes wird die monatlichen Kosten senken, die für die Erbringung von Transportdiensten notwendige Ressourcen generieren (vor allem die Anzahl der notwendigen Fahrer und Flossen (German)
7 December 2021
0 references
SA 42799(2015/X) Het doel van het project is het in opdracht geven van O & O-werkzaamheden gericht op de ontwikkeling van een prototype van een nieuwe dienst op basis van de unieke evolutionaire algoritmen van de generator van het werkplan van de bestuurder in systemen voor collectief vervoerbeheer. De dienst zal gebaseerd zijn op het genereren van schema’s op basis van inputgegevens voor een hele reeks variabelen, zoals bestuurders, voertuigen, dienstregelingen, dienstregelingen, piekuren, arbeidsomstandigheden die voortvloeien uit de arbeidsvoorschriften van de bestuurders, uurtarieven voor normale arbeidstijden en overuren, formele en wettelijke voorwaarden op de markt van de vervoerder en vele andere. Het doel is het werk van alle bestuurders precies te plannen voor het aantal uren volgens de standaard m-ca-uren, teneinde de minimale kosten van de uitvoering van het vervoersplan voor de m-ca te bereiken, en een minimumaantal ongeplande vervoerstaken te waarborgen (of ervoor te zorgen dat alle vervoerstaken op elke dag van de maand worden ingezet). Daarnaast zijn belangrijke functionaliteiten van de oplossing die in het kader van het project is ontwikkeld: zelfs de verdeling van het aantal werkdagen op zaterdag en zon- en feestdagen en zelfs de verdeling van het aantal „reserves” tussen de dagen van de eerste ploeg en de wijziging II. De oplossingen die momenteel op de markt worden aangeboden, zijn onvolmaakt omdat ze gebaseerd zijn op hebzuchtige algoritmen. Dit zijn heuristische methoden (d.w.z. ze geven bij benadering oplossingen) en de rekentijd is zeer lang. In grote datasets (grote stedelijke agglomeraties) is dit keer onaanvaardbaar. Het NP-onderzoeksprobleem — volledig gepland om via Algor te worden opgelost. evolutionaire analyseert een veel breder scala aan aanvaardbare oplossingen om de optimale oplossing te vinden. Traditionele hebzuchtige algoritmen maken lokaal optimale beslissingen zonder de effecten van deze keuzes in de volgende stappen te onderzoeken. De eindgebruiker van de dienst zal de maandelijkse kosten verminderen die nodig zijn om vervoersdiensten te leveren (voornamelijk het aantal noodzakelijke chauffeurs en flo (Dutch)
16 December 2021
0 references
SA 42799(2015/X) L'obiettivo del progetto è quello di commissionare lavori di R & S volti a sviluppare un prototipo di un nuovo servizio basato sugli unici algoritmi evolutivi del generatore di piano di lavoro del conducente nei sistemi di gestione collettiva dei trasporti. Il servizio si baserà sulla generazione di orari basati su dati di input per tutta una serie di variabili, quali conducenti, veicoli, orari, orari, ore di punta, condizioni di lavoro derivanti dalla normativa di lavoro dei conducenti, tariffe orarie per l'orario regolare di lavoro e ore straordinarie, condizioni formali e legali del mercato del vettore e molti altri. L'obiettivo è quello di pianificare il lavoro di tutti i conducenti esattamente per il numero di ore conformemente alle ore standard di m-ca, in modo da raggiungere il costo minimo di realizzazione del piano di trasporto per la m-ca, e di garantire un numero minimo di attività di trasporto non pianificate (o di garantire l'organico di tutte le attività di trasporto in ogni giorno del mese). Inoltre, importanti funzionalità della soluzione sviluppata nell'ambito del progetto sono: distribuzione uniforme del numero di giorni lavorativi il sabato e la domenica e nei giorni festivi e persino la distribuzione del numero di "riserve" tra i giorni del 1º turno e il II cambiamento. Le soluzioni attualmente offerte sul mercato sono imperfette perché si basano su algoritmi avidi. Si tratta di metodi euristici (ossia forniscono soluzioni approssimative) e il tempo di calcolo è molto lungo. Nei grandi set di dati (grandi agglomerati urbani), questa volta è inaccettabile. Il problema della ricerca NP — completamente pianificato per essere risolto attraverso Algor. Evoluzionario analizza una gamma molto più ampia di soluzioni accettabili al fine di trovare la soluzione ottimale. Gli algoritmi avidi tradizionali prendono decisioni ottimali a livello locale senza esaminare gli effetti di queste scelte nei prossimi passi. L'utente finale del servizio ridurrà i costi mensili che generano le risorse necessarie per fornire servizi di trasporto (principalmente il numero di autisti necessari e flo (Italian)
15 January 2022
0 references
SA 42799(2015/X) El objetivo del proyecto es encargar obras de I+D destinadas a desarrollar un prototipo de un nuevo servicio basado en los algoritmos evolutivos únicos del generador del plan de trabajo del conductor en los sistemas de gestión del transporte colectivo. El servicio se basará en la generación de horarios basados en datos de entrada para toda una serie de variables, tales como conductores, vehículos, horarios, horarios, horas punta, condiciones de trabajo resultantes de la normativa de trabajo de los conductores, tarifas horarias para horas regulares de trabajo y horas extraordinarias, condiciones formales y legales del mercado del transportista y muchos otros. El objetivo es planificar el trabajo de todos los conductores exactamente para el número de horas de acuerdo con las horas m-ca estándar, a fin de lograr el coste mínimo de ejecución del plan de transporte para la m-ca, y garantizar un número mínimo de tareas de transporte no planificadas (o garantizar la dotación de personal de todas las tareas de transporte en cada día del mes). Además, las funcionalidades importantes de la solución desarrollada como parte del proyecto son: distribución uniforme del número de días laborables los sábados y domingos y días festivos e incluso distribución del número de «reservas» entre los días del primer turno y el cambio II. Las soluciones que se ofrecen actualmente en el mercado son imperfectas porque se basan en algoritmos codiciosos. Estos son métodos heurísticos (es decir, dan soluciones aproximadas) y el tiempo de cálculo es muy largo. En grandes conjuntos de datos (grandes aglomeraciones urbanas), esta vez es inaceptable. El problema de investigación NP — totalmente planeado para ser resuelto a través de Algor. análisis evolutivos una gama mucho más amplia de soluciones aceptables con el fin de encontrar la solución óptima. Los algoritmos codiciosos tradicionales toman decisiones localmente óptimas sin examinar los efectos de estas opciones en los próximos pasos. El usuario final del servicio reducirá los costes mensuales que generan los recursos necesarios para la prestación de servicios de transporte (principalmente el número de conductores y flo necesarios (Spanish)
19 January 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Projekti eesmärk on tellida R & D tööd, mille eesmärk on töötada välja uue teenuse prototüüp, mis põhineb draiveri tööplaani generaatori ainulaadsetel evolutsioonilistel algoritmidel kollektiivses transpordijuhtimissüsteemis. Teenus põhineb sõiduplaanil, mis põhineb sisendandmetel mitmesuguste muutujate kohta, nagu autojuhid, sõidukid, sõiduplaanid, sõiduplaanid, tipptunnid, juhi tööeeskirjadest tulenevad töötingimused, seadusega ette nähtud tööaja ja ületunnitöö tunnitasud, ametlikud ja õiguslikud tingimused turul, kus vedaja tegutseb ja paljud teised. Eesmärk on planeerida kõigi sõidukijuhtide tööd täpselt tundide arvu järgi vastavalt m-ca standardile, et saavutada minimaalsed transpordikulud transpordiplaani rakendamisel, ning tagada minimaalsed plaanivälised transpordiülesanded (või tagada, et kõik transpordiülesanded oleksid mehitatud iga kuu). Lisaks on projekti raames välja töötatud lahenduse olulised funktsioonid järgmised: isegi jaotus tööpäevade arv laupäeviti ja pühapäeviti ja pühad ja isegi jaotus âEURreservesâ EUR päevas esimese ja teise vahetused. Praegu on turul pakutavad lahendused ebatäiuslikud, sest need põhinevad ahnetel algoritmidel. Need on heuristilised meetodid (st need annavad ligikaudseid lahendusi) ja arvutamise aeg on väga pikk. Suurtes andmekogumites (suurtes linnastutes) on seekord vastuvõetamatu. Teadusuuringute probleem NP âEUR täielik lahendus tuleb lahendada läbi Algor. Evolutsiooniline analüüsib palju laiem valik vastuvõetavaid lahendusi leida optimaalne lahendus. Traditsioonilised ahned algoritmid teevad kohapeal optimaalseid otsuseid, uurimata nende valikute mõju järgnevates etappides. Lõppkasutaja teenus võimaldab vähendada transporditeenuste osutamiseks vajalike ressursside igakuiseid kulusid (peamiselt vajalike juhtide ja sõidukiparkide arvu). (Estonian)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Projekto tikslas yra užsakyti R & D darbai, kuriais siekiama sukurti naujos paslaugos prototipą, pagrįstą unikaliais evoliuciniais vairuotojų darbo plano generatoriaus kolektyvinio transporto valdymo sistemose algoritmais. Paslauga bus grindžiama tvarkaraščių sudarymu remiantis pradiniais duomenimis apie įvairius kintamuosius, pvz., vairuotojų, transporto priemonių, tvarkaraščių, tvarkaraščių, piko valandų, darbo sąlygų, atsirandančių dėl vairuotojo darbo taisyklių, valandinių įkainių už teisės aktais nustatytą darbo laiką ir viršvalandžius, formalių ir teisinių rinkos, kurioje vežėjas vykdo veiklą, sąlygų ir daugelio kitų. Tikslas – planuoti visų vairuotojų darbą tiksliai pagal valandų skaičių pagal m-ca standartą, kad būtų galima pasiekti minimalias transporto plano įgyvendinimo išlaidas mc ir suteikti minim. neplanuotų transporto užduočių kiekį (arba užtikrinti, kad visose transporto užduotyse būtų dirbama kiekvieną mėnesio dieną). Be to, įgyvendinant projektą sukurto sprendimo svarbios funkcijos yra šios: tolygus paskirstymas darbo dienų skaičių šeštadieniais ir sekmadieniais ir švenčių dienomis ir net paskirstymo iš âEURrezervų â EUR per dieną pirmai ir antrai pamainoms skaičių. Šiuo metu rinkoje siūlomi sprendimai yra netobuli, nes jie grindžiami godumo algoritmais. Tai yra euristiniai metodai (t. y. jie suteikia apytikrius sprendimus), o skaičiavimo laikas yra labai ilgas. Didelėse duomenų grupėse (didelėse miestų aglomeracijose) šis laikas nepriimtinas. Mokslinių tyrimų problema NP â EUR pilnas sprendimas turi būti išspręsta per Algor. evoliucinės analizės daug platesnį spektrą priimtinų sprendimų rasti optimalų sprendimą. Tradiciniai godumo algoritmai priima vietinius optimalius sprendimus, nenagrinėdami šių pasirinkimų pasekmių vėlesniuose etapuose. Galutinio vartotojo paslauga leis sumažinti transporto paslaugoms teikti reikalingų išteklių mėnesines išlaidas (visų pirma būtinų vairuotojų ir transporto priemonių parko skaičių). (Lithuanian)
13 August 2022
0 references
Sa 42799(2015/X) Cilj projekta je provizija R & D radovi usmjereni na razvoj prototipa nove usluge temeljene na jedinstvenim evolucijskim algoritmima generatora plana rada vozača u sustavima kolektivnog upravljanja prometom. Usluga će se temeljiti na rasporedu na temelju ulaznih podataka za cijeli niz varijabli kao što su vozači, vozila, rasporedi, vozni redovi, vršne sate, radni uvjeti koji proizlaze iz propisa o radu vozača, satnice za zakonsko radno vrijeme i prekovremeni rad, formalni i pravni uvjeti na tržištu na kojem prijevoznik posluje i mnogi drugi. Cilj je planirati rad svih vozača točno za broj sati u skladu sa standardom m-ca, kako bi se postigli minimalni troškovi provedbe Plana prijevoza za mc, te kako bi se osigurao minim. iznos neplaniranih poslova prijevoza (ili osigurati da se svi poslovi prijevoza obavljaju svaki dan u mjesecu). Osim toga, važne funkcionalnosti rješenja razvijenog u okviru projekta su: čak i raspodjela broja radnih dana subotom i nedjeljom i blagdanima, pa čak i raspodjela broja âEURreservesâ EUR po danu za prvu i drugu smjenu. Trenutačno su rješenja koja se nude na tržištu nesavršena jer se temelje na pohlepnim algoritmima. To su heurističke metode (tj. daju približna rješenja) i vrijeme izračuna je vrlo dugo. U velikim skupovima podataka (velike gradske aglomeracije) ovaj put je neprihvatljivo. Istraživanje problem NP â EUR kompletno rješenje koje treba riješiti kroz Algor. evolucijski analizira mnogo širi raspon prihvatljivih rješenja kako bi pronašli optimalno rješenje. Tradicionalni pohlepni algoritmi donose lokalno optimalne odluke bez ispitivanja učinaka tih izbora u sljedećim koracima. Usluga krajnjeg korisnika omogućit će smanjenje mjesečnih troškova resursa potrebnih za pružanje usluga prijevoza (prvenstveno broj potrebnih vozača i voznog parka) (Croatian)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Το αντικείμενο του έργου είναι να αναθέσει R & D εργασίες με στόχο την ανάπτυξη ενός πρωτοτύπου μιας νέας υπηρεσίας που βασίζεται σε μοναδικούς εξελικτικούς αλγορίθμους του driverâ EURs γεννήτρια σχεδίου εργασίας σε συστήματα συλλογικής διαχείρισης μεταφορών. Η υπηρεσία θα βασίζεται στον προγραμματισμό βάσει των δεδομένων εισόδου για ένα ολόκληρο φάσμα μεταβλητών όπως οι οδηγοί, τα οχήματα, τα προγράμματα, τα ωράρια, οι ώρες αιχμής, οι συνθήκες εργασίας που προκύπτουν από τους κανονισμούς εργασίας driverâ EURs, οι ωριαίες αμοιβές για τον νόμιμο χρόνο εργασίας και τις υπερωρίες, οι τυπικές και νομικές συνθήκες της αγοράς στην οποία δραστηριοποιείται ο μεταφορέας και πολλοί άλλοι. Στόχος είναι ο ακριβής προγραμματισμός της εργασίας όλων των οδηγών για τον αριθμό των ωρών σύμφωνα με το πρότυπο του m-ca, προκειμένου να επιτευχθεί το ελάχιστο κόστος εφαρμογής του σχεδίου μεταφοράς για το mc, και να προβλεφθεί ελάχιστος αριθμός μη προγραμματισμένων μεταφορών (ή να εξασφαλιστεί ότι όλα τα καθήκοντα μεταφοράς επανδρώνονται κάθε μέρα του μήνα). Επιπλέον, σημαντικές λειτουργίες της λύσης που αναπτύσσεται στο πλαίσιο του έργου είναι οι εξής: ακόμη και η κατανομή του αριθμού των εργάσιμων ημερών τα Σάββατα και τις Κυριακές και τις αργίες και ακόμη και τη διανομή του αριθμού των âEURreservesâ EUR ανά ημέρα για την πρώτη και δεύτερη βάρδιες. Επί του παρόντος, οι λύσεις που προσφέρονται στην αγορά είναι ατελείς επειδή βασίζονται σε άπληστους αλγορίθμους. Πρόκειται για ευρετικές μεθόδους (δηλ. δίνουν κατά προσέγγιση λύσεις) και ο χρόνος υπολογισμού είναι πολύ μεγάλος. Σε μεγάλα σύνολα δεδομένων (μεγάλους αστικούς οικισμούς), αυτή τη φορά είναι απαράδεκτη. Ερευνητικό πρόβλημα NP â EUR μια ολοκληρωμένη λύση που πρέπει να λυθεί μέσω Algor. εξελικτικές αναλύσεις ένα πολύ ευρύτερο φάσμα των αποδεκτών λύσεων για την εξεύρεση μιας βέλτιστης λύσης. Οι παραδοσιακοί άπληστοι αλγόριθμοι λαμβάνουν τοπικά βέλτιστες αποφάσεις χωρίς να εξετάζουν τις επιπτώσεις αυτών των επιλογών σε επόμενα βήματα. Η υπηρεσία τελικού χρήστη θα επιτρέψει τη μείωση του μηνιαίου κόστους των αναγκαίων πόρων για την παροχή υπηρεσιών μεταφοράς (κυρίως του αριθμού των αναγκαίων οδηγών και του στόλου (Greek)
13 August 2022
0 references
Sa 42799(2015/X) Cieľom projektu je zadať R & D práce zamerané na vývoj prototypu novej služby založenej na jedinečných evolučných algoritmoch generátora pracovného plánu vodiča v systémoch kolektívnej dopravy. Služba bude založená na harmonograme na základe vstupných údajov pre celú škálu premenných, ako sú vodiči, vozidlá, cestovné poriadky, cestovné poriadky, čas dopravnej špičky, pracovné podmienky vyplývajúce z pracovných predpisov vodiča, hodinové sadzby za zákonný pracovný čas a nadčasy, formálne a právne podmienky na trhu, na ktorom dopravca pôsobí, a mnoho ďalších. Cieľom je naplánovať prácu všetkých vodičov presne na počet hodín v súlade s normou m-ca, aby sa dosiahli minimálne náklady na realizáciu dopravného plánu pre mc, a poskytnúť minim. množstvo neplánovaných dopravných úloh (alebo zabezpečiť, aby všetky dopravné úlohy boli obsadené každý deň v mesiaci). Okrem toho dôležitými funkciami riešenia vyvinutého v rámci projektu sú: dokonca aj rozdelenie počtu pracovných dní v sobotu a nedeľu a sviatky a dokonca rozdelenie počtu â EURreservesâ EUR za deň pre prvé a druhé zmeny. V súčasnosti sú riešenia ponúkané na trhu nedokonalé, pretože sú založené na chamtivých algoritmoch. Ide o heuristické metódy (t. j. poskytujú približné riešenia) a čas výpočtu je veľmi dlhý. Vo veľkých súboroch údajov (veľké mestské aglomerácie) je tentoraz neprijateľný. Výskumný problém NP â EUR kompletné riešenie, ktoré majú byť riešené prostredníctvom Algor. evolučné analýzy oveľa širšiu škálu prijateľných riešení nájsť optimálne riešenie. Tradičné chamtivé algoritmy robia lokálne optimálne rozhodnutia bez skúmania účinkov týchto rozhodnutí v nasledujúcich krokoch. Služby pre koncových používateľov umožnia znížiť mesačné náklady na zdroje potrebné na poskytovanie dopravných služieb (predovšetkým počet potrebných vodičov a vozového parku). (Slovak)
13 August 2022
0 references
SA 42799 (2015/X) Hankkeen tavoitteena on tilata T & K-töitä, joiden tarkoituksena on kehittää uuden palvelun prototyyppi, joka perustuu kuljettajan työsuunnitelman generaattorin ainutlaatuisiin evolutionaarisiin algoritmeihin joukkoliikenteen hallintajärjestelmissä. Palvelu perustuu eri muuttujien, kuten kuljettajien, ajoneuvojen, aikataulujen, aikataulujen, ruuhka-aikojen, kuljettajien työmääräyksistä johtuviin työoloihin, lakisääteisen työajan ja ylitöiden tuntihintoihin, muodollisiin ja oikeudellisiin ehtoihin markkinoilla, joilla liikenteenharjoittaja toimii, sekä moniin muihin muuttujiin. Tavoitteena on suunnitella kaikkien kuljettajien työt juuri tuntimäärälle m-ca-standardin mukaisesti, jotta saavutetaan liikennesuunnitelman täytäntöönpanon vähimmäiskustannukset mikroaaltouunin osalta ja minimoidaan suunnittelemattomien kuljetustehtävien määrä (tai varmistetaan, että kaikki kuljetustehtävät hoidetaan kuukauden jokaisena päivänä). Lisäksi hankkeen yhteydessä kehitetyn ratkaisun tärkeitä toimintoja ovat seuraavat: jopa jakautuminen työpäivien lauantaisin ja sunnuntaisin ja vapaapäivinä ja jopa jakautuminen määrä âEURreservesâ EUR päivässä ensimmäisen ja toisen vuoron. Tällä hetkellä markkinoilla tarjotut ratkaisut ovat epätäydellisiä, koska ne perustuvat ahneisiin algoritmeihin. Nämä ovat heuristisia menetelmiä (eli ne antavat likimääräisiä ratkaisuja) ja laskenta-aika on hyvin pitkä. Suurissa tietoaineistoissa (suurissa taajamissa) tätä kertaa ei voida hyväksyä. Tutkimus ongelma NP âEUR täydellinen ratkaisu on ratkaistava kautta Algor. evolutionary analysoi paljon laajempi valikoima hyväksyttäviä ratkaisuja löytää optimaalinen ratkaisu. Perinteiset ahneet algoritmit tekevät paikallisesti optimaaliset päätökset tarkastelematta näiden valintojen vaikutuksia myöhemmissä vaiheissa. Loppukäyttäjäpalvelun avulla voidaan vähentää kuljetuspalvelujen tarjoamiseen tarvittavien resurssien kuukausikustannuksia (ensisijaisesti tarvittavien kuljettajien ja kaluston määrä). (Finnish)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) A projekt célja R & D munkák megrendelése egy új szolgáltatás prototípusának kifejlesztésére, amely a járművezető munkaterv-generátorának egyedi evolúciós algoritmusain alapul a közös közlekedésirányítási rendszerekben. A szolgáltatás alapját a különböző változók – például a járművezetők, a járművek, a menetrendek, a menetrendek, a csúcsidők, a járművezetői munkaszabályzatból eredő munkakörülmények, a jogszabályban előírt munkaidő és a túlórák óradíja, a fuvarozó működési piacának formai és jogi feltételei és sok más változó – bemeneti adatai alapján történő ütemezés képezi. A cél az, hogy minden járművezető munkáját pontosan az m-ca szabványnak megfelelő óraszámra tervezzék meg annak érdekében, hogy elérjék az MC szállítási tervének minimális végrehajtási költségét, valamint a nem tervezett szállítási feladatok minimális összegét (vagy annak biztosítását, hogy minden szállítási feladatot a hónap minden napján személyzettel lássanak el). Emellett a projekt keretében kidolgozott megoldás fontos funkciói a következők: a szombaton és vasárnap és ünnepnapokon töltött munkanapok számának egyenletes eloszlása, sőt az első és a második műszakban a napi tartalékszám elosztása is. Jelenleg a piacon kínált megoldások tökéletlenek, mivel kapzsi algoritmusokon alapulnak. Ezek heurisztikus módszerek (azaz hozzávetőleges megoldásokat adnak) és a számítás ideje nagyon hosszú. A nagy adathalmazokban (nagy városi agglomerációkban) ez az időszak elfogadhatatlan. Kutatási probléma NP â EUR teljes megoldást kell megoldani Algor. Evolutionary elemzi a sokkal szélesebb körű elfogadható megoldások, hogy megtalálja az optimális megoldást. A hagyományos kapzsi algoritmusok helyileg optimális döntéseket hoznak anélkül, hogy megvizsgálnák ezeknek a döntéseknek a hatásait a következő lépésekben. A végfelhasználói szolgáltatás lehetővé teszi a szállítási szolgáltatások nyújtásához szükséges erőforrások (elsősorban a szükséges járművezetők és flotta) havi költségeinek csökkentését. (Hungarian)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Cílem projektu je zadat R & D práce zaměřené na vývoj prototypu nové služby založené na jedinečných evolučních algoritmech generátoru pracovního plánu řidiče v systémech kolektivní správy dopravy. Služba bude založena na plánování na základě vstupních údajů pro celou řadu proměnných, jako jsou řidiči, vozidla, jízdní řády, jízdní řády, doba špičky, pracovní podmínky vyplývající z pracovních předpisů řidiče, hodinové sazby za zákonnou pracovní dobu a přesčasy, formální a právní podmínky trhu, na kterém dopravce působí, a mnoho dalších. Cílem je naplánovat práci všech řidičů přesně na počet hodin v souladu s normou m-ca, aby bylo dosaženo minimálních nákladů na realizaci dopravního plánu pro mc, a poskytnout minim. množství neplánovaných přepravních úkolů (nebo zajistit, aby všechny přepravní úkoly byly obsluhovány každý den v měsíci). Kromě toho jsou důležité funkce řešení vyvinutého v rámci projektu: dokonce i rozdělení počtu pracovních dnů v sobotu a neděli a svátky a dokonce rozdělení počtu â EUR servesâ EUR za den pro první a druhou směnu. V současné době jsou řešení nabízená na trhu nedokonalá, protože jsou založena na chamtivých algoritmech. Jedná se o heuristické metody (tj. dávají přibližné řešení) a doba výpočtu je velmi dlouhá. Ve velkých datových souborech (velkých městských aglomeracích) je tentokrát nepřijatelné. Výzkumný problém NP › kompletní řešení, které má být vyřešeno pomocí Algor. Evoluční analýza mnohem širší škála přijatelných řešení najít optimální řešení. Tradiční chamtivé algoritmy dělají místně optimální rozhodnutí, aniž by zkoumaly účinky těchto rozhodnutí v dalších krocích. Služby pro koncové uživatele umožní snížit měsíční náklady na zdroje nezbytné pro poskytování dopravních služeb (především počet potřebných řidičů a vozového parku). (Czech)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Projekta mērķis ir pasūtīt R & D darbi, kuru mērķis ir izstrādāt jaunu pakalpojumu prototipu, pamatojoties uz autovadītāja darba plāna ģeneratora unikālajiem evolūcijas algoritmiem kolektīvajās transporta pārvaldības sistēmās. Pakalpojums tiks balstīts uz grafiku, pamatojoties uz ievades datiem par visu mainīgo, piemēram, autovadītājiem, transportlīdzekļiem, grafikiem, grafikiem, pīķa stundām, darba apstākļiem, kas izriet no vadītāja darba noteikumiem, stundas likmēm par likumā noteikto darba laiku un virsstundām, oficiālajiem un juridiskajiem nosacījumiem tirgū, kurā pārvadātājs darbojas, un daudziem citiem. Mērķis ir plānot visu transportlīdzekļu vadītāju darbu tieši pēc stundu skaita saskaņā ar m-ca standartu, lai sasniegtu minimālās izmaksas, kas saistītas ar transporta plāna īstenošanu mc, un nodrošinātu minimālo neplānoto transporta uzdevumu apjomu (vai nodrošināt, ka visi transporta uzdevumi tiek apkalpoti katru mēneša dienu). Turklāt projekta ietvaros izstrādātā risinājuma svarīgas funkcijas ir šādas: pat sadalījums darba dienu skaitu sestdienās un svētdienās un brīvdienās un pat sadalījumu skaitu â EUR rezervesâ EUR dienā par pirmo un otro maiņās. Pašlaik tirgū piedāvātie risinājumi ir nepilnīgi, jo to pamatā ir mantkārīgi algoritmi. Tās ir heiristiskas metodes (t. i., tās sniedz aptuvenus risinājumus), un aprēķina laiks ir ļoti ilgs. Lielās datu kopās (lielās pilsētu aglomerācijās) šoreiz nav pieņemams. Pētniecības problēma NP EUR pilnīgs risinājums, kas jāatrisina, izmantojot Algor. evolūcijas analizē daudz plašāku klāstu pieņemamu risinājumu, lai atrastu optimālu risinājumu. Tradicionālie mantkārīgie algoritmi vietējā līmenī pieņem optimālus lēmumus, turpmākajos posmos nepārbaudot šīs izvēles ietekmi. Galalietotāju pakalpojums ļaus samazināt transporta pakalpojumu sniegšanai nepieciešamo resursu ikmēneša izmaksas (galvenokārt nepieciešamo autovadītāju un autoparka skaitu). (Latvian)
13 August 2022
0 references
Sa 42799(2015/X) Is é cuspóir an tionscadail a choimisiúnú T & F oibreacha atá dírithe ar fhorbairt fréamhshamhail de sheirbhís nua atá bunaithe ar halgartaim éabhlóideach uathúil gineadóir plean oibre â EUR TM s i gcórais bhainistíochta iompair comhchoiteann. Beidh an tseirbhís bunaithe ar sceidealú ar bhonn sonraí ionchuir le haghaidh raon iomlán athróg amhail tiománaithe, feithiclí, sceidil, amchláir, buaicuaireanta, coinníollacha oibre mar thoradh ar rialacháin oibre an tiománaí, rátaí in aghaidh na huaire d’am oibre reachtúil agus ragobair, coinníollacha foirmiúla agus dlíthiúla an mhargaidh ina n-oibríonn an t-iompróir agus go leor eile. Is é an aidhm atá ann obair na dtiománaithe go léir a phleanáil go beacht ar feadh líon na n-uaireanta an chloig i gcomhréir le caighdeán m-ca, chun an costas íosta a bhaineann le cur chun feidhme an phlean iompair a bhaint amach don mc, agus chun méid íosta na gcúraimí iompair neamhsceidealta a sholáthar (nó a áirithiú go mbeidh foireann ag na tascanna iompair go léir gach lá den mhí). Ina theannta sin, is iad seo a leanas feidhmiúlachtaí tábhachtacha an réitigh a fhorbrófar faoi chuimsiú an tionscadail: fiú dáileadh ar líon na laethanta oibre ar an Satharn agus ar an Domhnach agus laethanta saoire agus fiú dáileadh ar líon na EUR â EURreservesâ EUR in aghaidh an lae le haghaidh an chéad agus an dara shifts. Faoi láthair, tá na réitigh a thairgtear ar an margadh neamhfhoirfe toisc go bhfuil siad bunaithe ar algartaim greedy. Is modhanna heuristic iad seo (i.e. tugann siad réitigh neasaithe) agus tá an t-am ríofa an-fhada. I dtacair mhóra sonraí (ceirtleáin uirbeacha mhóra), ní féidir glacadh leis an am seo. Taighde fhadhb NP â EUR â EUR réiteach iomlán a bheidh le réiteach trí Algor. anailísí éabhlóideach raon i bhfad níos leithne de réitigh inghlactha chun teacht ar réiteach is fearr is féidir. Déanann halgartaim greedy traidisiúnta cinntí is fearr go háitiúil gan scrúdú a dhéanamh ar éifeachtaí na roghanna seo i gcéimeanna ina dhiaidh sin. Leis an tseirbhís úsáideora deiridh beifear in ann laghdú a dhéanamh ar chostais mhíosúla na n-acmhainní is gá chun seirbhísí iompair a sholáthar (go príomha líon na dtiománaithe agus an fhlít is gá (Irish)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Cilj projekta je naročiti R & D dela, katerih cilj je razvoj prototipa nove storitve, ki temelji na edinstvenih evolucijskih algoritmih generatorja delovnega načrta gonilnika v sistemih za kolektivno upravljanje prometa. Storitev bo temeljila na načrtovanju na podlagi vhodnih podatkov za celo vrsto spremenljivk, kot so vozniki, vozila, vozni redi, vozni redi, prometne konice, delovni pogoji, ki izhajajo iz vozniških delovnih predpisov, urne postavke za zakonsko predpisani delovni čas in nadure, formalni in pravni pogoji trga, na katerem prevoznik deluje, in mnogi drugi. Cilj je načrtovati delo vseh voznikov prav za število ur v skladu s standardom m-ca, da bi dosegli minimalne stroške izvajanja načrta prevoza za mc in zagotovili minimalno količino nenačrtovanih prevoznih opravil (ali zagotovili, da so vse prevozne naloge zasedene vsak dan v mesecu). Poleg tega so pomembne funkcionalnosti rešitve, razvite v okviru projekta, naslednje: tudi porazdelitev števila delovnih dni ob sobotah in nedeljah in praznikih in celo porazdelitev števila â EURreservesâ EUR na dan za prvo in drugo izmeno. Trenutno so rešitve, ki se ponujajo na trgu, nepopolne, ker temeljijo na pohlepnih algoritmih. To so hevristične metode (tj. dajejo približne rešitve) in čas izračuna je zelo dolg. V velikih podatkovnih nizih (velikih mestnih aglomeracijah) je tokrat nesprejemljivo. Raziskovalni problem NP je popolna rešitev, ki jo je treba rešiti z Algorjem. evolucijski analizira veliko širši spekter sprejemljivih rešitev, da bi našli optimalno rešitev. Tradicionalni pohlepni algoritmi sprejemajo lokalno optimalne odločitve, ne da bi v naslednjih korakih preučili učinke teh odločitev. Storitev za končne uporabnike bo omogočila zmanjšanje mesečnih stroškov sredstev, potrebnih za zagotavljanje prevoznih storitev (predvsem števila potrebnih voznikov in voznega parka). (Slovenian)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Целта на проекта е да се възложи научноизследователска и развойна дейност, насочена към разработване на прототип на нова услуга, базирана на уникални еволюционни алгоритми на генератора на работни планове на водача в системите за колективно управление на транспорта. Услугата ще се основава на график въз основа на входящи данни за цяла гама от променливи като шофьори, превозни средства, графици, графици, пикови часове, условия на труд, произтичащи от правилата за работа на водача, почасови ставки за законоустановеното работно време и извънреден труд, формални и правни условия на пазара, на който превозвачът извършва дейност и много други. Целта е да се планира работата на всички водачи точно за броя на часовете в съответствие със стандарта m-ca, за да се постигнат минималните разходи за изпълнение на транспортния план за mc и да се осигури минимален брой непланирани транспортни задачи (или да се гарантира, че всички транспортни задачи се обслужват всеки ден от месеца). Освен това важните функции на решението, разработено в рамките на проекта, трябва да бъдат: равномерно разпределение на броя на работните дни в събота и неделя и празници и равномерно разпределение на броя на â EURreservesâ EUR на ден за първата и втората смяна. Понастоящем предлаганите на пазара решения са несъвършени, тъй като се основават на алчни алгоритми. Това са евристични методи (т.е. те дават приблизителни решения) и времето за изчисляване е много дълго. В големи масиви от данни (големи градски агломерации) този път е неприемлив. Изследователски проблем NP â EUR пълно решение, за да бъдат решени чрез Алгор. Еволюционен анализ на много по-широк спектър от приемливи решения, за да се намери оптимално решение. Традиционните алчни алгоритми вземат оптимални на местно равнище решения, без да изследват ефектите от тези избори в следващите стъпки. Услугата краен потребител ще позволи да се намалят месечните разходи за ресурсите, необходими за предоставянето на транспортни услуги (предимно броят на необходимите шофьори и автопарк) (Bulgarian)
13 August 2022
0 references
Sa 42799 (2015/X) L-għan tal-proġett huwa li jikkummissjonaw R & D xogħlijiet immirati lejn l-iżvilupp ta ‘prototip ta’ servizz ġdid ibbażat fuq algoritmi evoluzzjonarju uniku ta ‘ġeneratur ġeneratur pjan ta’ ħidma driverâ EUR fis-sistemi ta ‘ġestjoni tat-trasport kollettiv. Is-servizz se jkun ibbażat fuq skedar fuq il-bażi ta ‘data input għal firxa sħiħa ta’ varjabbli bħal sewwieqa, vetturi, skedi, skedi, sigħat quċċata, kondizzjonijiet tax-xogħol li jirriżultaw minn regolamenti sewwieqâ EUR tax-xogħol, rati fis-siegħa għall-ħin tax-xogħol statutorju u sahra, kundizzjonijiet formali u legali tas-suq li fih it-trasportatur jopera u ħafna oħrajn. L-għan huwa li tiġi ppjanata l-ħidma tas-sewwieqa kollha preċiżament għall-għadd ta’ sigħat skont l-istandard ta’ m-ca, sabiex tinkiseb l-ispiża minima tal-implimentazzjoni tal-pjan tat-trasport għall-mc, u biex jiġi pprovdut minim. l-ammont ta’ kompiti ta’ trasport mhux skedat (jew jiġi żgurat li l-kompiti kollha tat-trasport ikunu mħaddma kuljum tax-xahar). Barra minn hekk, il-funzjonalitajiet importanti tas-soluzzjoni żviluppata fil-qafas tal-proġett għandhom ikunu: anke distribuzzjoni tan-numru ta ‘ġranet tax-xogħol nhar ta’ Sibt u l-Ħdud u l-vaganzi u anke distribuzzjoni tan-numru ta ‘EUR Riżerva kull jum għall-ewwel u t-tieni xiftijiet. Bħalissa, is-soluzzjonijiet offruti fis-suq huma imperfetti minħabba li huma bbażati fuq algoritmi regħba. Dawn huma metodi heuristic (jiġifieri dawn jagħtu soluzzjonijiet approssimattivi) u l-ħin tal-kalkolu huwa twil ħafna. F’settijiet kbar ta’ dejta (agglomerazzjonijiet urbani kbar), din id-darba mhijiex aċċettabbli. Problema ta ‘riċerka NP â EUR soluzzjoni kompluta li għandhom jiġu solvuti permezz Algor. evoluzzjonarju analiżi ta ‘firxa ferm usa’ ta ‘soluzzjonijiet aċċettabbli biex isibu soluzzjoni ottimali. Algoritmi greedy tradizzjonali jagħmlu deċiżjonijiet lokalment ottimali mingħajr ma teżamina l-effetti ta ‘dawn l-għażliet fil-passi sussegwenti. Is-servizz tal-utent finali se jippermetti li jitnaqqsu l-ispejjeż ta’ kull xahar tar-riżorsi meħtieġa għall-forniment tas-servizzi tat-trasport (primarjament l-għadd ta’ sewwieqa u flotta meħtieġa (Maltese)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) O objetivo do projeto é encomendar trabalhos de I & D destinados a desenvolver um protótipo de um novo serviço ganza em algoritmos evolutivos únicos do gerador de plano de trabalho do condutor em sistemas de gestão de transportes coletivos. O serviço será ganza na programação com base em dados de entrada para toda uma gama de variáveis, tais como condutores, veículos, horários, horários, horas de pico, condições de trabalho resultantes de regulamentos de trabalho do condutor, taxas horárias para o tempo de trabalho estatutário e horas extraordinárias, condições formais e legais do mercado em que a transportadora opera e muitos outros. O objetivo é planear o trabalho de todos os condutores precisamente para o número de horas, de acordo com o padrão de m-ca, a fim de alcançar o custo mínimo de implementação do plano de transporte para o mc, e para fornecer o mínimo. a quantidade de tarefas de transporte não programadas (ou garantir que todas as tarefas de transporte são tripuladas todos os dias do mês). Além disso, as funcionalidades importantes da solução desenvolvida no âmbito do projeto devem ser: mesmo distribuição do número de dias úteis aos sábados e domingos e feriados e até mesmo distribuição do número de âEURreservasâ EUR por dia para o primeiro e segundo turnos. Atualmente, as soluções oferecidas no mercado são imperfeitas porque são baseadas em algoritmos gananciosos. Estes são métodos heurísticos (ou seja, dão soluções aproximadas) e o tempo de cálculo é muito longo. Em grandes conjuntos de dados (grandes aglomerações urbanas), desta vez é inaceitável. Problema de pesquisa NP âEUR uma solução completa a ser resolvida através da Algor. análises evolutivas uma gama muito mais ampla de soluções aceitáveis para encontrar uma solução ideal. Algoritmos gananciosos tradicionais tomam decisões localmente ótimas sem examinar os efeitos dessas escolhas em etapas subsequentes. O serviço ao utilizador final permitirá reduzir os custos mensais dos recursos necessários à prestação de serviços de transporte (principalmente o número de condutores e frota necessários). (Portuguese)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Formålet med projektet er at bestille R & D- værker, der tager sigte på at udvikle en prototype af en ny tjeneste baseret på unikke evolutionære algoritmer af førerens arbejdsplan generator i kollektive transport forvaltningssystemer. Tjenesten vil være baseret på planlægning på grundlag af inputdata for en lang række variabler såsom chauffører, køretøjer, tidsplaner, køreplaner, spidsbelastninger, arbejdsvilkår som følge af førerens arbejdsregler, timesatser for lovbestemt arbejdstid og overarbejde, formelle og juridiske betingelser på det marked, hvor transportøren opererer, og mange andre. Formålet er at planlægge alle chaufførers arbejde netop for antallet af timer i overensstemmelse med m-ca-standarden for at opnå minimumsomkostningerne ved gennemførelsen af transportplanen for mc og at levere minim. mængden af ikke-planlagte transportopgaver (eller sikre, at alle transportopgaver bemandes hver dag i måneden). Desuden skal vigtige funktioner i den løsning, der udvikles inden for rammerne af projektet, være: jævn fordeling af antallet af arbejdsdage på lørdage og søndage og helligdage og jævn fordeling af antallet af âEURreservaterâ EUR pr. dag for første og andet skift. I øjeblikket er de løsninger, der tilbydes på markedet, ufuldkomne, fordi de er baseret på grådige algoritmer. Disse er heuristiske metoder (dvs. de giver omtrentlige løsninger), og tidspunktet for beregningen er meget lang. I store datasæt (store byområder) er denne gang uacceptabelt. Forskning problem NP â EUR en komplet løsning, der skal løses gennem Algor. evolutionære analyserer en langt bredere vifte af acceptable løsninger for at finde en optimal løsning. Traditionelle grådige algoritmer gør lokalt optimale beslutninger uden at undersøge virkningerne af disse valg i efterfølgende trin. Slutbrugertjenesten vil gøre det muligt at reducere de månedlige omkostninger til de ressourcer, der er nødvendige for at levere transporttjenester (primært antallet af nødvendige chauffører og flåder). (Danish)
13 August 2022
0 references
Sa 42799 (2015/X) Obiectivul proiectului este de a comanda lucrări de cercetare și dezvoltare care vizează dezvoltarea unui prototip al unui nou serviciu bazat pe algoritmi evolutivi unici ai generatorului planului de lucru al șoferului în sistemele de gestionare colectivă a transportului. Serviciul se va baza pe programarea pe baza datelor de intrare pentru o gamă întreagă de variabile, cum ar fi șoferii, vehiculele, orarele, orarele, orele de vârf, condițiile de lucru care rezultă din reglementările de lucru ale conducătorului auto, tarifele orare pentru timpul de lucru legal și orele suplimentare, condițiile formale și juridice ale pieței pe care operează transportatorul și multe altele. Scopul este de a planifica activitatea tuturor conducătorilor auto exact pentru numărul de ore, în conformitate cu standardul m-ca, pentru a atinge costul minim de punere în aplicare a planului de transport pentru MC și pentru a asigura un număr minim de sarcini de transport neprogramate (sau să se asigure că toate sarcinile de transport sunt dotate cu personal în fiecare zi a lunii). În plus, funcționalitățile importante ale soluției dezvoltate în cadrul proiectului sunt: distribuția uniformă a numărului de zile lucrătoare în zilele de sâmbătă și duminică și de sărbători și chiar distribuția numărului de rezervări pe zi pentru prima și a doua tură. În prezent, soluțiile oferite pe piață sunt imperfecte, deoarece se bazează pe algoritmi lacomi. Acestea sunt metode euristice (adică oferă soluții aproximative), iar timpul de calcul este foarte lung. În seturile mari de date (aglomerări urbane mari), de această dată este inacceptabilă. Problema de cercetare NP â EUR o soluție completă care urmează să fie rezolvată prin Algor. analize evolutive o gamă mult mai largă de soluții acceptabile pentru a găsi o soluție optimă. Algoritmii tradiționali lacomi iau decizii optime la nivel local fără a examina efectele acestor alegeri în etapele ulterioare. Serviciul pentru utilizatorii finali va permite reducerea costurilor lunare ale resurselor necesare pentru furnizarea serviciilor de transport (în principal numărul de conducători auto și de flote necesare) (Romanian)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Syftet med projektet är att beställa R & D-arbeten som syftar till att utveckla en prototyp av en ny tjänst baserad på unika evolutionära algoritmer för förarens arbetsplansgenerator i system för kollektiv transporthantering. Tjänsten kommer att baseras på schemaläggning på grundval av ingångsinformation för en rad variabler som förare, fordon, tidtabeller, tidtabeller, rusningstid, arbetsförhållanden som följer av förarens arbetsbestämmelser, timtaxor för lagstadgad arbetstid och övertid, formella och rättsliga villkor på den marknad där transportföretaget är verksamt och många andra. Syftet är att planera alla förares arbete exakt för antalet timmar i enlighet med standarden för m-ca, för att uppnå minimikostnaden för genomförandet av transportplanen för mc, och för att tillhandahålla minim. mängden oplanerade transportuppgifter (eller se till att alla transportuppgifter bemannas varje dag i månaden). Dessutom ska den lösning som utvecklas inom ramen för projektet ha följande viktiga funktioner: jämn fördelning av antalet arbetsdagar på lördagar och söndagar och helgdagar och jämn fördelning av antalet â EURreservesâ EUR per dag för första och andra skiften. För närvarande är de lösningar som erbjuds på marknaden ofullständiga eftersom de är baserade på giriga algoritmer. Dessa är heuristiska metoder (dvs. de ger ungefärliga lösningar) och beräkningstiden är mycket lång. I stora datamängder (stora tätorter) är denna gång oacceptabel. Forskningsproblem NP â EUR en komplett lösning som ska lösas genom Algor. evolutionär analyserar ett mycket bredare utbud av acceptabla lösningar för att hitta en optimal lösning. Traditionella giriga algoritmer gör lokalt optimala beslut utan att undersöka effekterna av dessa val i efterföljande steg. Slutanvändartjänster kommer att göra det möjligt att minska de månatliga kostnaderna för de resurser som krävs för att tillhandahålla transporttjänster (främst antalet nödvändiga förare och fordonsparker). (Swedish)
13 August 2022
0 references
WOJ.: PODKARPACKIE, POW.: Rzeszów
0 references
Identifiers
POIR.02.03.02-18-0014/19
0 references