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 label, description and/or aliases in lv, fr, it, sv, da, ro, de, cs, sk, fi, hr, es, bg, el, sl, et, hu, pt, lt, mt, nl, ga, and other parts) |
||
| label / fr | label / fr | ||
Développement d’un prototype innovant | Développement d’un prototype innovant de générateur de plan de travail des conducteurs dans des systèmes de gestion des transports collectifs basés sur des algorithmes évolutifs. | ||
| label / de | label / de | ||
Entwicklung eines innovativen Prototyps des Arbeitsplangenerators | Entwicklung eines innovativen Prototyps des Arbeitsplangenerators von Fahrern in kollektiven Verkehrsmanagementsystemen basierend auf evolutionären Algorithmen. | ||
| label / nl | label / nl | ||
Ontwikkeling van een innovatief prototype van | Ontwikkeling van een innovatief prototype van drivers’ work plan generator in collectieve transport management systemen op basis van evolutionaire algoritmen. | ||
| label / it | label / it | ||
Sviluppo di un prototipo innovativo del generatore di | Sviluppo di un prototipo innovativo del generatore di piani di lavoro dei conducenti nei sistemi di gestione collettiva dei trasporti basati su algoritmi evolutivi. | ||
| label / es | label / es | ||
Desarrollo de un prototipo innovador | Desarrollo de un prototipo innovador de generador de planes de trabajo de conductores en sistemas de gestión del transporte colectivo basado en algoritmos evolutivos. | ||
| label / et | label / et | ||
Arendusalgoritmidel põhinevate autojuhtide tööplaanide generaatori uuendusliku prototüübi väljatöötamine ühistranspordi juhtimissüsteemides. | |||
| label / lt | label / lt | ||
Naujoviško | Naujoviško vairuotojų darbo plano generatoriaus prototipo kūrimas kolektyvinio transporto valdymo sistemose, remiantis evoliuciniais algoritmais. | ||
| label / hr | label / hr | ||
Razvoj inovativnog prototipa generatora plana rada vozača u sustavima | Razvoj inovativnog prototipa generatora plana rada vozača u sustavima upravljanja kolektivnim prijevozom koji se temelji na evolucijskim algoritmima. | ||
| label / el | label / el | ||
Ανάπτυξη ενός καινοτόμου πρωτοτύπου | Ανάπτυξη ενός καινοτόμου πρωτοτύπου γεννήτριας προγράμματος εργασίας οδηγών στα συστήματα συλλογικής διαχείρισης των μεταφορών με βάση εξελικτικούς αλγορίθμους. | ||
| label / sk | label / sk | ||
Vývoj inovatívneho prototypu generátora | Vývoj inovatívneho prototypu generátora pracovných plánov vodičov v systémoch kolektívnej dopravy na základe evolučných algoritmov. | ||
| label / fi | label / fi | ||
Kehitetään innovatiivinen prototyyppi kuljettajien työsuunnitelman generaattoreista joukkoliikenteen hallintajärjestelmissä, jotka perustuvat evolutionaarisiin algoritmeihin. | |||
| label / hu | label / hu | ||
A járművezetők munkaterv-generátorának innovatív prototípusának kidolgozása a kollektív közlekedésirányítási rendszerekben evolúciós algoritmusok alapján. | |||
| label / cs | label / cs | ||
Vývoj inovativního prototypu | Vývoj inovativního prototypu generátoru pracovních plánů řidičů v systémech řízení hromadné dopravy na základě evolučních algoritmů. | ||
| label / lv | label / lv | ||
Inovatīva prototipa | Inovatīva transportlīdzekļu vadītāju darba plāna ģeneratora prototipa izstrāde kolektīvā transporta pārvaldības sistēmās, pamatojoties uz evolūcijas algoritmiem. | ||
| label / ga | label / ga | ||
Fréamhshamhail nuálach de phlean oibre tiománaithe a fhorbairt i gcórais chomhbhainistíochta iompair atá bunaithe ar algartaim éabhlóideacha. | |||
| label / sl | label / sl | ||
Razvoj inovativnega | Razvoj inovativnega prototipa generatorja delovnega načrta voznikov v sistemih kolektivnega upravljanja prometa, ki temelji na evolucijskih algoritmih. | ||
| label / bg | label / bg | ||
Разработване на иновативен | Разработване на иновативен прототип на генератора на работни планове на водачите в системите за колективно управление на транспорта въз основа на еволюционни алгоритми. | ||
| label / mt | label / mt | ||
L-iżvilupp ta’ ġeneratur | L-iżvilupp ta’ prototip innovattiv tal-ġeneratur tal-pjan ta’ ħidma tas-sewwieqa f’sistemi ta’ ġestjoni kollettiva tat-trasport ibbażati fuq algoritmi evoluzzjonarji. | ||
| label / pt | label / pt | ||
Desenvolvimento de um inovador gerador de | Desenvolvimento de um protótipo inovador de gerador de planos de trabalho dos condutores em sistemas de gestão de transportes coletivos com base em algoritmos evolutivos. | ||
| label / da | label / da | ||
Udvikling af en innovativ prototype | Udvikling af en innovativ prototype af lokomotivførerens arbejdsplangenerator i kollektive transportstyringssystemer baseret på evolutionære algoritmer. | ||
| label / ro | label / ro | ||
Dezvoltarea unui prototip inovator | Dezvoltarea unui prototip inovator al generatorului planului de lucru al conducătorilor auto în sistemele de gestionare a transportului colectiv, bazat pe algoritmi evolutivi. | ||
| label / sv | label / sv | ||
Utveckling av en innovativ prototyp | Utveckling av en innovativ prototyp av förarnas arbetsplansgenerator i system för kollektiv transporthantering baserad på evolutionära algoritmer. | ||
| Property / summary | Property / summary | ||
Sa 42799(2015/X) L’objet du projet est la mise en service de travaux de R & D visant à développer un prototype d’un nouveau service basé sur des algorithmes évolutifs uniques du générateur de plan de travail des conducteurs dans les systèmes de gestion des transports collectifs. Le service sera basé sur la génération d’horaires basés sur des données d’entrée pour toute une série de variables, telles que les conducteurs, les véhicules, le calendrier de transport, 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 sur lequel le transporteur opère et bien d’autres. L’objectif est de planifier le travail pour tous les conducteurs exactement sur le nombre d’heures conformément à la norme, afin d’atteindre le coût minimum de mise en œuvre du plan de transport pour m-ca, et d’assurer le nombre minimal de tâches de transport non planifiées (ou de veiller à ce que toutes les tâches de transport soient remplies chaque jour du mois). En outre, les fonctionnalités importantes de la solution développée dans le cadre du projet sont: répartition uniforme du nombre de jours ouvrables les samedis et dimanches et jours fériés et même répartition du nombre de «réserves» en jours individuels pour le premier changement et le second changement. Actuellement, les solutions proposées sur le marché sont imparfaites car elles s’appuient 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 l’analyse évolutive Algor d’une gamme beaucoup plus large de solutions acceptables afin de trouver une solution optimale. Les algorithmes gourmands traditionnels prennent localement des décisions optimales sans examiner les effets de ces choix dans les prochaines étapes. L’utilisateur final vous permettra de réduire les coûts mensuels générés par les ressources nécessaires à la fourniture de services de transport (principalement le nombre de conducteurs et de fil dentaires nécessaires) (French) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
SA 42799(2015/X) Gegenstand des Projekts ist die Inbetriebnahme von FuE-Arbeiten zur Entwicklung eines Prototyps eines neuen Dienstes, der auf einzigartigen evolutionären Algorithmen des Arbeitsplangenerators von Fahrern in kollektiven Verkehrsmanagementsystemen basiert. Der Dienst basiert auf der Erstellung von Fahrplänen, die auf Eingabedaten für eine ganze Reihe von Variablen basieren, wie Fahrer, Fahrzeuge, Transportkalender, Fahrplan, Spitzenzeiten, Arbeitsbedingungen, die sich aus den Arbeitsbedingungen der Fahrer ergeben, Stundensätze für reguläre Arbeitszeit und Überstunden, formale und rechtliche Bedingungen des Marktes, auf dem der Beförderer tätig ist, und viele andere. Ziel ist es, die Arbeit für alle Fahrer genau auf die Anzahl der Stunden gemäß der Norm zu planen, um die minimalen Kosten für die Umsetzung des Transportplans für m-ca zu erreichen und die Mindestanzahl ungeplanter Transportaufgaben zu gewährleisten (oder sicherzustellen, dass alle Transportaufgaben an jedem Tag des Monats erfüllt werden). Darüber hinaus sind wichtige Funktionalitäten der im Rahmen des Projekts entwickelten Lösung: einheitliche Verteilung der Anzahl der Arbeitstage an Samstagen und Sonn- und Feiertagen und sogar Verteilung der Anzahl der „Reserven“ in einzelnen Tagen für die erste Änderung und die zweite Änderung. Derzeit sind die auf dem Markt angebotenen Lösungen unvollkommen, weil sie auf gierige Algorithmen angewiesen sind. 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, um durch Algor. evolutionäre Analyse einer viel breiteren Palette von akzeptablen Lösungen gelöst werden, um eine optimale Lösung zu finden. Traditionelle gierige Algorithmen treffen lokal optimale Entscheidungen, ohne die Auswirkungen dieser Entscheidungen in den nächsten Schritten zu untersuchen. Der Endbenutzer ermöglicht es Ihnen, die monatlichen Kosten zu senken, die durch die für die Erbringung von Transportleistungen erforderlichen Ressourcen entstehen (hauptsächlich die Anzahl der notwendigen Fahrer und Zahnseide). (German) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
SA 42799(2015/X) Het onderwerp van het project is de inbedrijfstelling van R & D-werkzaamheden gericht op de ontwikkeling van een prototype van een nieuwe dienst op basis van unieke evolutionaire algoritmen van drivers’ work plan generator in collectieve vervoersbeheersystemen. De dienst zal gebaseerd zijn op het genereren van schema’s op basis van inputgegevens voor een hele reeks variabelen, zoals bestuurders, voertuigen, vervoerskalender, dienstregeling, piektijden, arbeidsomstandigheden als gevolg van de arbeidsvoorschriften van bestuurders, uurtarieven voor reguliere arbeidstijd en overuren, formele en wettelijke voorwaarden van de markt waarin de vervoerder actief is en vele andere. Het doel is om de werkzaamheden voor alle bestuurders precies op het aantal uren volgens de norm te plannen, teneinde de minimumkosten van de uitvoering van het vervoersplan voor m-ca te bereiken en het minimumaantal ongeplande vervoerstaken te waarborgen (of ervoor te zorgen dat alle vervoerstaken op elke dag van de maand worden vervuld). Daarnaast zijn belangrijke functionaliteiten van de oplossing die in het kader van het project is ontwikkeld: uniforme verdeling van het aantal werkdagen op zaterdag, zondag en feestdagen en zelfs verdeling van het aantal „reserves” in individuele dagen voor de eerste wijziging en de tweede wijziging. Momenteel zijn de oplossingen die op de markt worden aangeboden onvolmaakt omdat ze afhankelijk zijn van hebzuchtige algoritmen. Dit zijn heuristische methoden (d.w.z. ze geven bij benadering oplossingen) en de berekeningstijd is erg lang. In grote datasets (grote stedelijke agglomeraties) is dit keer onaanvaardbaar. Het NP-onderzoeksprobleem — volledig gepland om opgelost te worden door middel van Algor. evolutionaire analyse van een veel breder scala aan aanvaardbare oplossingen om een 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 stelt u in staat om de maandelijkse kosten te verlagen die worden gegenereerd door de middelen die nodig zijn voor het verlenen van vervoersdiensten (voornamelijk het aantal benodigde chauffeurs en floss) (Dutch) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
Sa 42799(2015/X) L'oggetto del progetto è la messa in servizio di opere di R & S volte a sviluppare un prototipo di un nuovo servizio basato su algoritmi evolutivi unici del generatore di piani di lavoro dei conducenti nei sistemi di gestione collettiva dei trasporti. Il servizio si baserà sulla generazione di orari basati su dati di input per un'intera gamma di variabili, come conducenti, veicoli, calendario dei trasporti, orari, orari di punta, condizioni di lavoro derivanti dai regolamenti di lavoro dei conducenti, tariffe orarie per orari di lavoro regolari e straordinari, condizioni formali e legali del mercato in cui opera il vettore e molti altri. L'obiettivo è quello di pianificare il lavoro per tutti i conducenti esattamente sul numero di ore secondo la norma, in modo da raggiungere il costo minimo di attuazione del piano di trasporto per m-ca, e garantire il numero minimo di compiti di trasporto non pianificati (o garantire che tutti i compiti di trasporto siano completati 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 anche la distribuzione del numero di "riserve" in singoli giorni per la prima modifica e la seconda modifica. Attualmente, le soluzioni offerte sul mercato sono imperfette perché si basano su algoritmi avidi. Si tratta di metodi euristici (cioè 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 di ricerca NP — completamente pianificato per essere risolto attraverso Algor. analisi evolutiva di una gamma molto più ampia di soluzioni accettabili al fine di trovare una soluzione ottimale. Gli algoritmi tradizionali avidi prendono decisioni localmente ottimali senza esaminare gli effetti di queste scelte nei prossimi passi. L'utente finale vi permetterà di ridurre i costi mensili generati dalle risorse necessarie per la fornitura dei servizi di trasporto (principalmente il numero di autisti necessari e filo interdentale) (Italian) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
SA 42799(2015/X) El objeto del proyecto es la puesta en marcha de trabajos de I+D destinados a desarrollar un prototipo de un nuevo servicio basado en algoritmos evolutivos únicos del generador de planes de trabajo de los conductores en sistemas de gestión del transporte colectivo. El servicio se basará en la generación de horarios basados en datos de entrada para toda una gama de variables, tales como conductores, vehículos, calendario de transporte, horarios, horas punta, condiciones de trabajo resultantes de las regulaciones de trabajo de los conductores, tarifas horarias para el tiempo de trabajo regular y horas extraordinarias, condiciones formales y legales del mercado en el que opera el transportista y muchos otros. El objetivo es planificar el trabajo para todos los conductores exactamente en el número de horas de acuerdo con la norma, a fin de lograr el coste mínimo de la aplicación del plan de transporte para m-ca, y garantizar el número mínimo de tareas de transporte no planificadas (o garantizar que todas las tareas de transporte se completan 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 festivos e incluso distribución del número de «reservas» en días individuales para el primer cambio y el segundo cambio. Actualmente, las soluciones que se ofrecen en el mercado son imperfectas porque dependen de 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 la investigación NP — totalmente planeado para ser resuelto a través del análisis evolutivo de Algor de una gama mucho más amplia de soluciones aceptables con el fin de encontrar una solución óptima. Los algoritmos codiciosos tradicionales toman decisiones localmente óptimas sin examinar los efectos de estas elecciones en los próximos pasos. El usuario final le permitirá reducir los costes mensuales generados por los recursos necesarios para la prestación de servicios de transporte (principalmente el número de conductores y hilo dental necesarios) (Spanish) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
SA 42799(2015/X) Projekti objektiks on R & D tööd, mille eesmärk on töötada välja uue teenuse prototüüp, mis põhineb autojuhtide tööplaanide generaatori ainulaadsetel evolutsioonilistel algoritmidel ühistranspordi juhtimissüsteemides. Teenuse aluseks on sõiduplaanide koostamine, mis põhinevad sisendandmetel paljude muutujate kohta, nagu juhid, sõidukid, transpordikalender, sõiduplaan, tippajad, sõidukijuhtide tööeeskirjadest tulenevad töötingimused, tavapärase tööaja tunnitasud ja ületunnid, ametlikud ja õiguslikud tingimused turul, kus vedaja tegutseb ja paljud teised. Eesmärk on kavandada kõikide juhtide tööd täpselt vastavalt normile, et saavutada m-ca veoplaani rakendamise miinimumkulud ja tagada planeerimata veoülesannete minimaalne arv (või tagada, et kõik veotoimingud täidetakse igal kuu päeval). Lisaks on projekti raames välja töötatud lahenduse olulised funktsioonid järgmised: tööpäevade arvu ühtlane jaotus laupäeviti ja pühapäeviti ning pühade ja „reservide“ arvu ühtlane jaotamine individuaalsetel päevadel esimese ja teise muudatuse puhul. Praegu on turul pakutavad lahendused ebatäiuslikud, sest need tuginevad ahne algoritmidele. Need on heuristilised meetodid (st nad annavad ligikaudseid lahendusi) ja arvutusaeg on väga pikk. Suurtes andmekogumites (suurtes linnastutes) on seekord vastuvõetamatu. NP uurimisprobleem – täielikult planeeritud lahendada läbi Algor. evolutsiooniline analüüs palju laiem valik vastuvõetavaid lahendusi, et leida optimaalne lahendus. Traditsioonilised ahned algoritmid teevad kohalikul tasandil optimaalseid otsuseid, uurimata nende valikute mõju järgmistes etappides. Lõppkasutaja võimaldab teil vähendada transporditeenuste osutamiseks vajalikest ressurssidest tulenevaid igakuiseid kulusid (peamiselt vajalike draiverite ja sularahakohvrite arvu). (Estonian) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
SA 42799(2015/X) Projekto tema – mokslinių tyrimų ir plėtros darbų, kuriais siekiama sukurti naujos paslaugos prototipą, pagrįstą unikaliais vairuotojų darbo plano generatoriaus evoliuciniais algoritmais kolektyvinio transporto valdymo sistemose, prototipas. Paslauga bus grindžiama įvairių kintamųjų, pvz., vairuotojų, transporto priemonių, transporto tvarkaraščio, tvarkaraščio, piko laiko, darbo sąlygų, atsirandančių dėl vairuotojų darbo taisyklių, valandinių įkainių už įprastą darbo laiką ir viršvalandžius, oficialių ir teisinių rinkos, kurioje vežėjas vykdo veiklą, ir daugelio kitų rinkos sąlygų sudarymu. Tikslas – suplanuoti visų vairuotojų darbą tiksliai pagal valandų skaičių pagal normą, kad būtų galima pasiekti minimalias m-ca transporto plano įgyvendinimo išlaidas ir užtikrinti minimalų neplanuotų transporto užduočių skaičių (arba užtikrinti, kad visos transporto užduotys būtų atliekamos kiekvieną mėnesio dieną). Be to, svarbios projekto metu sukurto sprendimo funkcijos yra šios: vienodas šeštadieniais, sekmadieniais ir švenčių dienomis darbo dienų skaičiaus paskirstymas ir tolygus „rezervų“ skaičiaus paskirstymas atskiromis dienomis pirmajam pokyčiui ir antrajam pokyčiui. Šiuo metu rinkoje siūlomi sprendimai yra netobuli, nes jie remiasi godiais algoritmais. Tai yra euristiniai metodai (t. y. jie suteikia apytikslius sprendimus), o skaičiavimo laikas yra labai ilgas. Dideliuose duomenų rinkiniuose (didelėse miestų aglomeracijose) šį kartą nepriimtina. NP mokslinių tyrimų problema – visiškai planuojama, kad bus išspręsta per Algor. evoliucinė analizė daug įvairesnių priimtinų sprendimų, siekiant rasti optimalų sprendimą. Tradiciniai gobšūs algoritmai priima vietinius optimalius sprendimus, nenagrinėdami šių pasirinkimų poveikio tolesniuose etapuose. Galutinis naudotojas leis jums sumažinti mėnesines išlaidas, susidarančias dėl išteklių, reikalingų transporto paslaugoms teikti (visų pirma būtinų vairuotojų ir siūlų skaičius). (Lithuanian) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
Sa 42799 (2015/X) Predmet projekta je naručivanje radova istraživanja i razvoja usmjerenih na razvoj prototipa nove usluge temeljene na jedinstvenim evolucijskim algoritmima generatora plana rada vozača u sustavima kolektivnog upravljanja prijevozom. Usluga će se temeljiti na izradi rasporeda na temelju ulaznih podataka za cijeli niz varijabli, kao što su vozači, vozila, kalendar prijevoza, vozni red, vrijeme vršnog opterećenja, radni uvjeti koji proizlaze iz propisa o radu vozača, satnice za redovito radno vrijeme i prekovremeni rad, formalni i pravni uvjeti na tržištu na kojem prijevoznik posluje i mnogi drugi. Cilj je planirati rad za sve vozače točno na broj sati u skladu s normom, kako bi se postigli minimalni troškovi provedbe prometnog plana za m-ca, te kako bi se osigurao minimalan broj neplaniranih prijevoznih zadataka (ili kako bi se osiguralo da su svi poslovi prijevoza ispunjeni svaki dan u mjesecu). Osim toga, važne funkcionalnosti rješenja razvijenog u sklopu projekta su: ujednačena raspodjela broja radnih dana subotom i nedjeljom i praznicima, pa čak i raspodjela broja „rezerva” u pojedinačnim danima za prvu promjenu i drugu promjenu. Trenutno, rješenja koja se nude na tržištu su nesavršena jer se oslanjaju na pohlepne algoritme. To su heurističke metode (tj. daju približna rješenja), a vrijeme izračuna je vrlo dugo. U velikim skupovima podataka (velike gradske aglomeracije), ovaj put je neprihvatljivo. NP istraživački problem – u potpunosti planiran da se riješi kroz Algorovu evolucijsku analizu mnogo šireg raspona prihvatljivih rješenja kako bi se pronašlo optimalno rješenje. Tradicionalni pohlepni algoritmi donose lokalno optimalne odluke bez ispitivanja učinaka tih izbora u sljedećim koracima. Krajnji korisnik će vam omogućiti da smanjite mjesečne troškove koje stvaraju resursi potrebni za pružanje usluga prijevoza (prvenstveno broj potrebnih vozača i konca) (Croatian) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
SA 42799(2015/X) Το αντικείμενο του έργου είναι η ανάθεση έργων Ε & Α με στόχο την ανάπτυξη ενός πρωτοτύπου μιας νέας υπηρεσίας που βασίζεται σε μοναδικούς εξελικτικούς αλγόριθμους γεννήτριας προγράμματος εργασίας οδηγών στα συστήματα συλλογικής διαχείρισης μεταφορών. Η υπηρεσία θα βασίζεται στη δημιουργία χρονοδιαγραμμάτων που βασίζονται σε δεδομένα εισόδου για ένα ευρύ φάσμα μεταβλητών, όπως οδηγοί, οχήματα, χρονοδιάγραμμα μεταφοράς, χρονοδιάγραμμα, ώρες αιχμής, συνθήκες εργασίας που προκύπτουν από τους κανονισμούς εργασίας των οδηγών, ωριαίες χρεώσεις για κανονικό χρόνο εργασίας και υπερωρίες, τυπικές και νομικές συνθήκες της αγοράς στην οποία δραστηριοποιείται ο μεταφορέας και πολλές άλλες. Στόχος είναι ο προγραμματισμός της εργασίας για όλους τους οδηγούς ακριβώς με βάση τον αριθμό των ωρών σύμφωνα με τον κανόνα, ώστε να επιτευχθεί το ελάχιστο κόστος εφαρμογής του σχεδίου μεταφοράς για m-ca, και να εξασφαλιστεί ο ελάχιστος αριθμός απρογραμμάτιστων μεταφορικών καθηκόντων (ή να διασφαλιστεί ότι όλα τα καθήκοντα μεταφοράς καλύπτονται κάθε ημέρα του μήνα). Επιπλέον, σημαντικές λειτουργίες της λύσης που αναπτύχθηκε στο πλαίσιο του έργου είναι: ομοιόμορφη κατανομή του αριθμού των εργάσιμων ημερών τα Σάββατα και τις Κυριακές και αργίες, ακόμη και κατανομή του αριθμού των «αποθεμάτων» σε μεμονωμένες ημέρες για την πρώτη αλλαγή και τη δεύτερη αλλαγή. Επί του παρόντος, οι λύσεις που προσφέρονται στην αγορά είναι ατελείς επειδή βασίζονται σε άπληστους αλγόριθμους. Πρόκειται για ευρετικές μεθόδους (δηλαδή δίνουν κατά προσέγγιση λύσεις) και ο χρόνος υπολογισμού είναι πολύ μεγάλος. Σε μεγάλα σύνολα δεδομένων (μεγάλοι αστικοί οικισμοί), αυτή τη φορά είναι απαράδεκτη. Το ερευνητικό πρόβλημα NP — πλήρως σχεδιασμένο να λυθεί μέσω της εξελικτικής ανάλυσης ενός πολύ ευρύτερου φάσματος αποδεκτών λύσεων προκειμένου να βρεθεί μια βέλτιστη λύση. Οι παραδοσιακοί άπληστοι αλγόριθμοι λαμβάνουν τοπικές βέλτιστες αποφάσεις χωρίς να εξετάζουν τις επιπτώσεις αυτών των επιλογών στα επόμενα βήματα. Ο τελικός χρήστης θα σας επιτρέψει να μειώσετε το μηνιαίο κόστος που προκύπτει από τους πόρους που απαιτούνται για την παροχή μεταφορικών υπηρεσιών (κυρίως τον αριθμό των απαραίτητων οδηγών και το νήμα). (Greek) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
SA 42799(2015/X) Predmetom projektu je uvedenie do prevádzky výskumných a vývojových prác zameraných na vývoj prototypu novej služby založenej na jedinečných evolučných algoritmoch generátora pracovných plánov vodičov v systémoch kolektívnej dopravy. Služba bude založená na generovaní cestovných poriadkov založených na vstupných údajoch pre celú škálu premenných, ako sú vodiči, vozidlá, dopravný kalendár, cestovný poriadok, špičky, pracovné podmienky vyplývajúce z pracovných predpisov vodičov, hodinové sadzby za pravidelný pracovný čas a nadčasy, formálne a právne podmienky na trhu, na ktorom dopravca pôsobí, a mnoho ďalších. Cieľom je plánovať prácu pre všetkých vodičov presne podľa počtu hodín v súlade s normou, aby sa dosiahli minimálne náklady na realizáciu dopravného plánu pre m-ca a aby sa zabezpečil minimálny počet neplánovaných dopravných úloh (alebo aby sa zabezpečilo, že všetky dopravné úlohy budú splnené každý deň v mesiaci). Okrem toho dôležitými funkciami riešenia vyvinutého v rámci projektu sú: rovnomerné rozdelenie počtu pracovných dní v sobotu a nedeľu a sviatky a rovnomerné rozdelenie počtu „rezervácií“ v jednotlivých dňoch pre prvú zmenu a druhú zmenu. V súčasnosti sú riešenia ponúkané na trhu nedokonalé, pretože sa spoliehajú na chamtivé algoritmy. Ide o heuristické metódy (t. j. poskytujú približné riešenia) a čas výpočtu je veľmi dlhý. Vo veľkých súboroch údajov (veľké mestské aglomerácie) je tento čas neprijateľný. Výskumný problém NP – plne naplánovaný na riešenie pomocou algoritmu. evolučnej analýzy oveľa širšieho spektra prijateľných riešení s cieľom nájsť optimálne riešenie. Tradičné chamtivé algoritmy robia lokálne optimálne rozhodnutia bez skúmania účinkov týchto rozhodnutí v ďalších krokoch. Koncový používateľ vám umožní znížiť mesačné náklady generované zdrojmi potrebnými na poskytovanie dopravných služieb (predovšetkým počet potrebných vodičov a niť). (Slovak) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
SA 42799(2015/X) Hankkeen aiheena on t & k-töiden käyttöönotto, jonka tarkoituksena on kehittää uuden palvelun prototyyppi, joka perustuu kuljettajien työsuunnitelman generaattorin ainutlaatuisiin evoluutioalgoritmeihin kollektiivisten kuljetusten hallintajärjestelmissä. Palvelu perustuu eri muuttujien syöttötietoihin perustuvien aikataulujen luomiseen, kuten kuljettajille, ajoneuvoille, kuljetuskalenterille, aikataululle, ruuhka-ajoille, kuljettajien työmääräyksistä johtuville työoloille, säännöllisen työajan tuntitaksalle ja ylityölle, niiden markkinoiden muodollisille ja oikeudellisille olosuhteille, joilla liikenteenharjoittaja toimii ja monet muut. Tavoitteena on suunnitella kaikkien kuljettajien työ täsmälleen tuntimäärän mukaan, jotta saavutetaan vähimmäiskustannukset, jotka aiheutuvat kuljetussuunnitelman toteuttamisesta m-ca:n osalta, ja varmistaa suunnittelemattomien kuljetustehtävien vähimmäismäärä (tai varmistaa, että kaikki kuljetustehtävät täytetään kuukauden jokaisena päivänä). Lisäksi projektin osana kehitetyn ratkaisun tärkeitä toimintoja ovat: työpäivien lukumäärän yhtenäinen jakautuminen lauantaisin ja sunnuntaisin ja vapaapäivinä sekä ”varausten” lukumäärän tasainen jakautuminen yksittäisinä päivinä ensimmäisen ja toisen muutoksen osalta. Tällä hetkellä markkinoilla tarjottavat ratkaisut ovat epätäydellisiä, koska ne perustuvat ahneisiin algoritmeihin. Nämä ovat heuristisia menetelmiä (eli ne antavat likimääräisiä ratkaisuja) ja laskenta-aika on hyvin pitkä. Suuria tietokokonaisuuksia (suuria taajamia) ei tällä kertaa voida hyväksyä. NP-tutkimusongelma – täysin suunniteltu ratkaistavaksi Algorin evoluutioanalyysillä paljon laajemmasta hyväksyttävien ratkaisujen valikoimasta optimaalisen ratkaisun löytämiseksi. Perinteiset ahneet algoritmit tekevät paikallisesti optimaalisia päätöksiä tarkastelematta näiden valintojen vaikutuksia seuraavissa vaiheissa. Loppukäyttäjän avulla voit vähentää kuljetuspalvelujen tarjoamiseen tarvittavista resursseista aiheutuvia kuukausittaisia kustannuksia (lähinnä tarvittavien kuljettajien ja hammaslangan määrää). (Finnish) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
SA 42799(2015/X) A projekt célja egy új szolgáltatás prototípusának fejlesztése, amely a járművezetők munkaterv-generátorának egyedi evolúciós algoritmusain alapul a kollektív közlekedésirányítási rendszerekben. A szolgáltatás a változók – például a járművezetők, a járművek, a szállítási naptár, a menetrend, a csúcsidők, a járművezetők munkaszabályzatából eredő munkakörülmények, a rendszeres munkaidő és a túlóra óradíja, a fuvarozó működési piacának hivatalos és jogi feltételei – bemeneti adatokon alapuló menetrend-előállításán alapul. A cél az, hogy minden járművezető számára pontosan a normának megfelelően tervezze meg a munkaórák számát, hogy elérje az m-ca szállítási terv végrehajtásának minimális költségét, és biztosítsa a nem tervezett szállítási feladatok minimális számát (vagy annak biztosítását, hogy az összes szállítási feladatot a hónap minden napján elvégezzék). Emellett a projekt részeként kifejlesztett megoldás fontos funkciói a következők: a szombati és vasárnapi munkanapok és ünnepnapok számának egységes elosztása, sőt a „tartalékok” számának megoszlása az egyes napokon az első és a második változásra. Jelenleg a piacon kínált megoldások tökéletlenek, mert kapzsi algoritmusokra támaszkodnak. Ezek heurisztikus módszerek (azaz közelítő megoldásokat adnak), és a számítási idő nagyon hosszú. Nagy adathalmazokban (nagy városi agglomerációkban) ez alkalommal elfogadhatatlan. Az NP kutatási probléma – amelyet teljes mértékben az Algor. evolúciós elemzésével terveznek megoldani, az elfogadható megoldások sokkal szélesebb skálájának elemzése az optimális megoldás megtalálása érdekében. A hagyományos kapzsi algoritmusok helyileg optimális döntéseket hoznak anélkül, hogy megvizsgálnák ezeknek a döntéseknek a hatásait a következő lépésekben. A végfelhasználó lehetővé teszi, hogy csökkentse a szállítási szolgáltatások nyújtásához szükséges erőforrások (elsősorban a szükséges járművezetők és fogselyemek száma) által generált havi költségeket. (Hungarian) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
SA 42799(2015/X) Předmětem projektu je uvedení do provozu výzkumných a vývojových prací zaměřených na vývoj prototypu nové služby založené na unikátních evolučních algoritmech generátoru pracovních plánů řidičů v systémech kolektivní správy dopravy. Služba bude založena na vytváření jízdních řádů na základě vstupních údajů pro celou řadu proměnných, jako jsou řidiči, vozidla, dopravní kalendář, jízdní řád, časy špičky, pracovní podmínky vyplývající z pracovních předpisů řidičů, hodinové sazby za běžnou pracovní dobu a přesčas, formální a právní podmínky trhu, na kterém dopravce působí, a mnoho dalších. Cílem je naplánovat práci pro všechny řidiče přesně na počet hodin v souladu s normou, aby bylo dosaženo minimálních nákladů na realizaci dopravního plánu pro m-ca, a zajistit minimální počet neplánovaných dopravních úkolů (nebo zajistit, aby všechny přepravní úkoly byly plněny každý den v měsíci). Kromě toho jsou důležité funkce řešení vyvinutého v rámci projektu: jednotné rozdělení počtu pracovních dnů v sobotu a neděle a svátky a dokonce i rozdělení počtu „rezerv“ v jednotlivých dnech pro první změnu a druhou změnu. V současné době jsou řešení nabízená na trhu nedokonalá, protože se spoléhají na chamtivé algoritmy. Jedná se o heuristické metody (tj. poskytují přibližná řešení) a doba výpočtu je velmi dlouhá. Ve velkých datových souborech (velkých městských aglomeracích) je tentokrát nepřijatelné. Výzkumný problém NP – plně plánovaný k vyřešení pomocí Algor. evoluční analýzy mnohem širší škály přijatelných řešení s cílem nalézt optimální řešení. Tradiční chamtivé algoritmy dělají lokálně optimální rozhodnutí, aniž by zkoumaly účinky těchto voleb v dalších krocích. Koncový uživatel vám umožní snížit měsíční náklady vzniklé ze zdrojů nezbytných pro poskytování dopravních služeb (především počet potřebných řidičů a nit). (Czech) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
SA 42799(2015/X) Projekta priekšmets ir pasūtīt pētniecības un izstrādes darbus, kuru mērķis ir izstrādāt jauna pakalpojuma prototipu, kura pamatā ir unikāli evolucionāri autovadītāju darba plāna ģeneratora algoritmi kolektīvā transporta pārvaldības sistēmās. Pakalpojuma pamatā būs grafiku ģenerēšana, pamatojoties uz ievades datiem par dažādiem mainīgajiem lielumiem, piemēram, vadītājiem, transportlīdzekļiem, transporta kalendāru, grafiku, maksimuma laiku, darba apstākļiem, kas izriet no transportlīdzekļu vadītāju darba noteikumiem, stundas likmēm par regulāru darba laiku un virsstundām, formāliem un juridiskiem apstākļiem tirgū, kurā pārvadātājs darbojas, un daudziem citiem. Mērķis ir plānot darbu visiem transportlīdzekļu vadītājiem tieši pēc stundu skaita saskaņā ar normu, lai sasniegtu minimālās izmaksas, kas saistītas ar transporta plāna īstenošanu m-ca, un nodrošinātu minimālo neplānoto transporta uzdevumu skaitu (vai nodrošinātu, ka visi transporta uzdevumi tiek izpildīti katrā mēneša dienā). Turklāt projekta ietvaros izstrādātā risinājuma svarīgās funkcijas ir šādas: darba dienu skaita viendabīgs sadalījums sestdienās un svētdienās un svētku dienās, kā arī “rezervju” skaita vienmērīgs sadalījums atsevišķās dienās pirmajai un otrajai izmaiņai. Pašlaik tirgū piedāvātie risinājumi ir nepilnīgi, jo tie paļaujas uz mantkārīgiem algoritmiem. Tās ir heiristiskas metodes (t. i., tās dod aptuvenus risinājumus), un aprēķina laiks ir ļoti garš. Lielās datu kopās (lielās pilsētu aglomerācijās) šoreiz nav pieņemami. NP pētniecības problēma — pilnībā plānots atrisināt, izmantojot Algor. evolūcijas analīzi daudz plašāka spektra pieņemamu risinājumu, lai atrastu optimālu risinājumu. Tradicionālie mantkārīgie algoritmi pieņem vietēji optimālus lēmumus, nepārbaudot šo izvēles ietekmi nākamajos soļos. Galalietotājs ļaus jums samazināt ikmēneša izmaksas, ko rada transporta pakalpojumu sniegšanai nepieciešamie resursi (galvenokārt nepieciešamo autovadītāju un flosu skaits). (Latvian) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
SA 42799(2015/X) Is é ábhar an tionscadail oibreacha T & F a choimisiúnú atá dírithe ar fhréamhshamhail de sheirbhís nua a fhorbairt bunaithe ar algartaim éabhlóideacha uathúla gineadóir phlean oibre tiománaithe i gcórais bhainistíochta iompair chomhchoiteanna. Beidh an tseirbhís bunaithe ar sceidil a ghiniúint bunaithe ar shonraí ionchuir do raon iomlán athróg, amhail tiománaithe, feithiclí, féilire iompair, amchlár, buaic-amanna, dálaí oibre a eascraíonn as rialacháin oibre tiománaithe, rátaí in aghaidh na huaire d’am oibre rialta agus ragobair, coinníollacha foirmiúla agus dlíthiúla an mhargaidh ina n-oibríonn an t-iompróir agus go leor eile. Is é an aidhm atá ann an obair a phleanáil do gach tiománaí ar an líon uaireanta an chloig go díreach i gcomhréir leis an norm, chun an costas íosta a bhaineann le cur chun feidhme an phlean iompair do m-ca a bhaint amach, agus chun an líon íosta tascanna iompair gan choinne a áirithiú (nó chun a áirithiú go líonfar na tascanna iompair go léir gach lá den mhí). Ina theannta sin, is iad seo a leanas feidhmiúlachtaí tábhachtacha an réitigh a forbraíodh mar chuid den tionscadal: dáileadh aonfhoirmeach de líon na laethanta oibre ar an Satharn agus ar an Domhnach agus laethanta saoire agus fiú dáileadh ar líon na “cúlchiste” i laethanta aonair don chéad athrú agus an dara hathrú. Faoi láthair, tá na réitigh a thairgtear ar an margadh neamhfhoirfe toisc go mbraitheann siad 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. An fhadhb taighde NP — pleanáilte go hiomlán le réiteach trí Algor. anailís éabhlóideach ar raon i bhfad níos leithne de réitigh inghlactha d’fhonn 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 sna chéad chéimeanna eile. Tabharfaidh an t-úsáideoir deiridh deis duit na costais mhíosúla a ghineann na hacmhainní is gá chun seirbhísí iompair a sholáthar a laghdú (go príomha líon na dtiománaithe agus an fhloss is gá) (Irish) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
SA 42799(2015/X) Predmet projekta je zagon raziskovalnih in razvojnih del, namenjenih razvoju prototipa nove storitve, ki temelji na edinstvenih evolucijskih algoritmih generatorja delovnega načrta voznikov v sistemih kolektivnega upravljanja prometa. Storitev bo temeljila na oblikovanju voznih redov, ki temeljijo na vhodnih podatkih za celo vrsto spremenljivk, kot so vozniki, vozila, vozni red, vozni red, konice, delovni pogoji, ki izhajajo iz delovnih predpisov voznikov, urne postavke za redni delovni čas in nadure, formalni in pravni pogoji trga, na katerem prevoznik deluje, ter številni drugi. Cilj je natančno načrtovati delo za vse voznike glede na število ur v skladu z normativom, da se dosežejo minimalni stroški izvajanja prometnega načrta za m-ca in da se zagotovi minimalno število nenačrtovanih prevoznih nalog (ali da se vse prevozne naloge opravijo vsak dan v mesecu). Poleg tega so pomembne funkcionalnosti rešitve, razvite v okviru projekta, naslednje: enotna porazdelitev števila delovnih dni ob sobotah, nedeljah in praznikih ter celo razdelitev števila „rezerv“ v posameznih dneh za prvo spremembo in drugo spremembo. Trenutno so rešitve, ki so na voljo na trgu, nepopolne, ker se zanašajo na pohlepne algoritme. To so hevristične metode (tj. dajejo približne rešitve) in čas izračuna je zelo dolg. V velikih podatkovnih nizih (velike urbane aglomeracije) je tokrat nesprejemljivo. Raziskovalni problem NP – v celoti načrtovan za rešitev s pomočjo algor. evolucijske analize veliko širšega spektra sprejemljivih rešitev, da bi našli optimalno rešitev. Tradicionalni pohlepni algoritmi sprejemajo lokalno optimalne odločitve, ne da bi v naslednjih korakih preučili učinke teh odločitev. Končni uporabnik vam bo omogočil, da zmanjšate mesečne stroške, ki nastanejo zaradi virov, potrebnih za zagotavljanje prevoznih storitev (predvsem število potrebnih voznikov in nitke). (Slovenian) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
SA 42799(2015/X) Предмет на проекта е пускането в експлоатация на научноизследователски и развойни дейности, насочени към разработване на прототип на нова услуга, основана на уникални еволюционни алгоритми на генератора на работни планове на водачите в системите за колективно управление на транспорта. Услугата ще се основава на генерирането на графици въз основа на входящи данни за цял набор от променливи, като водачи, превозни средства, транспортен календар, разписание, върхови часове, условия на труд, произтичащи от правилата за работа на водачите, почасови ставки за редовно работно време и извънреден труд, формални и правни условия на пазара, на който оперира превозвачът, и много други. Целта е да се планира работата за всички водачи точно според броя часове в съответствие с нормата, така че да се постигнат минималните разходи за изпълнение на транспортния план за m-ca и да се гарантира минималният брой непланирани транспортни задачи (или да се гарантира, че всички транспортни задачи се изпълняват всеки ден от месеца). В допълнение, важни функционалности на решението, разработено като част от проекта, са: равномерно разпределение на броя на работните дни в събота и неделя и празници и дори разпределение на броя на „резервите“ в отделни дни за първата и втората промяна. В момента предлаганите на пазара решения са несъвършени, защото разчитат на алчни алгоритми. Това са евристични методи (т.е. дават приблизителни решения) и времето за изчисляване е много дълго. В големите масиви от данни (големи градски агломерации), този път е неприемливо. Изследователският проблем на NP — напълно планиран да бъде решен чрез еволюционен анализ на много по-широк спектър от приемливи решения, за да се намери оптимално решение. Традиционните алчни алгоритми вземат оптимални решения на местно ниво, без да изследват ефектите от тези избори в следващите стъпки. Крайният потребител ще ви позволи да намалите месечните разходи, генерирани от ресурсите, необходими за предоставянето на транспортни услуги (предимно броя на необходимите шофьори и конци) (Bulgarian) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
SA 42799(2015/X) Is-suġġett tal-proġett huwa l-ikkummissjonar ta ‘xogħlijiet ta’ R & D immirati lejn l-iżvilupp ta ‘prototip ta’ servizz ġdid ibbażat fuq algoritmi evoluzzjonarji uniċi ta ‘ġeneratur tal-pjan ta’ ħidma tas-sewwieqa fis-sistemi ta ‘ġestjoni tat-trasport kollettiv. Is-servizz se jkun ibbażat fuq il-ġenerazzjoni ta’ skedi bbażati fuq data tal-input għal firxa sħiħa ta’ varjabbli, bħas-sewwieqa, il-vetturi, il-kalendarju tat-trasport, l-iskeda, il-ħinijiet l-aktar intensivi, il-kundizzjonijiet tax-xogħol li jirriżultaw mir-regolamenti tax-xogħol tax-xufiera, ir-rati fis-siegħa għall-ħin tax-xogħol regolari u s-sahra, il-kundizzjonijiet formali u legali tas-suq li fih jopera t-trasportatur u ħafna oħrajn. L-għan huwa li jiġi ppjanat ix-xogħol għas-sewwieqa kollha eżattament fuq in-numru ta’ sigħat f’konformità man-norma, sabiex tinkiseb l-ispiża minima għall-implimentazzjoni tal-pjan tat-trasport għall-m-ca, u biex jiġi żgurat l-għadd minimu ta’ kompiti tat-trasport mhux ippjanati (jew biex jiġi żgurat li l-kompiti kollha tat-trasport jimtlew f’kull jum tax-xahar). Barra minn hekk, funzjonalitajiet importanti tas-soluzzjoni żviluppata bħala parti mill-proġett huma: distribuzzjoni uniformi tan-numru ta’ ġranet tax-xogħol nhar ta’ Sibt u nhar ta’ Ħadd u btajjel u distribuzzjoni uniformi tan-numru ta’ “riżervi” f’jiem individwali għall-ewwel bidla u t-tieni bidla. Bħalissa, is-soluzzjonijiet offruti fis-suq huma imperfetti minħabba li jiddependu fuq algoritmi greedy. Dawn huma metodi heuristic (jiġifieri jagħtu soluzzjonijiet approssimattivi) u l-ħin tal-kalkolu huwa twil ħafna. F’settijiet kbar ta’ data (agglomerazzjonijiet urbani kbar), din id-darba mhijiex aċċettabbli. Il-problema riċerka NP — kompletament ippjanat li jiġu solvuti permezz Algor. analiżi evoluzzjonarju ta ‘firxa ferm usa’ ta ‘soluzzjonijiet aċċettabbli sabiex tinstab soluzzjoni ottimali. Algoritmi tradizzjonali greedy jagħmlu deċiżjonijiet ottimali lokalment mingħajr ma jeżaminaw l-effetti ta ‘dawn l-għażliet fil-passi li jmiss. L-utent aħħari jippermettilek tnaqqas l-ispejjeż ta’ kull xahar iġġenerati mir-riżorsi meħtieġa għall-forniment ta’ servizzi tat-trasport (primarjament in-numru ta’ sewwieqa u floss meħtieġa) (Maltese) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
SA 42799(2015/X) O objeto 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 dos condutores em sistemas de gestão de transportes coletivos. O serviço basear-se-á na geração de horários com base em dados de entrada para toda uma gama de variáveis, tais como condutores, veículos, calendário de transporte, horários, horários de ponta, condições de trabalho resultantes da regulamentação de trabalho dos condutores, taxas horárias para o tempo de trabalho regular e horas extraordinárias, condições formais e legais do mercado em que a transportadora opera e muitas outras. O objetivo é planear o trabalho de todos os condutores exatamente no número de horas de acordo com a norma, de modo a atingir o custo mínimo de execução do plano de transporte para m-ca e garantir o número mínimo de tarefas de transporte não planeadas (ou garantir que todas as tarefas de transporte sejam preenchidas em cada dia do mês). Além disso, as funcionalidades importantes da solução desenvolvida como parte do projeto são: distribuição uniforme do número de dias úteis aos sábados e domingos e feriados e mesmo distribuição do número de «reservas» em dias individuais para a primeira alteração e a segunda alteração. Atualmente, as soluções oferecidas no mercado são imperfeitas porque dependem de 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. O problema de pesquisa NP — totalmente planejado para ser resolvido através de Algor. análise evolutiva de uma gama muito mais ampla de soluções aceitáveis, a fim de encontrar uma solução ideal. Algoritmos gananciosos tradicionais tomam decisões localmente ótimas sem examinar os efeitos dessas escolhas nas próximas etapas. O utilizador final permitirá reduzir os custos mensais gerados pelos recursos necessários para a prestação de serviços de transporte (principalmente o número de condutores e fio dental necessários) (Portuguese) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
SA 42799(2015/X) Projektets emne er idriftsættelse af F & U-arbejder med det formål at udvikle en prototype af en ny tjeneste baseret på unikke evolutionære algoritmer for førerens arbejdsplangenerator i kollektive transportstyringssystemer. Tjenesten vil være baseret på udarbejdelse af tidsplaner baseret på inputdata for en lang række variabler, såsom chauffører, køretøjer, transportkalender, tidsplan, spidsbelastningsperioder, arbejdsvilkår som følge af chaufførernes arbejdsregler, timesatser for regelmæssig arbejdstid og overarbejde, formelle og retlige vilkår på det marked, hvor transportøren opererer, og mange andre. Målet er at planlægge arbejdet for alle chauffører nøjagtigt efter antallet af timer i overensstemmelse med normen for at opnå de minimale omkostninger ved at gennemføre transportplanen for m-ca og sikre et minimum af ikke-planlagte transportopgaver (eller for at sikre, at alle transportopgaver udfyldes hver dag i måneden). Derudover er vigtige funktioner i den løsning, der er udviklet som en del af projektet: ensartet fordeling af antallet af arbejdsdage på lørdage og søndage og helligdage og jævn fordeling af antallet af "reserver" i de enkelte dage for den første ændring og den anden ændring. I øjeblikket er de løsninger, der tilbydes på markedet, ufuldkomne, fordi de er afhængige af grådige algoritmer. Disse er heuristiske metoder (dvs. de giver omtrentlige løsninger), og beregningstiden er meget lang. I store datasæt (store byområder) er denne gang uacceptabelt. NP-forskningsproblemet — fuldt ud planlagt til at blive løst gennem Algor. evolutionær analyse af en langt bredere vifte af acceptable løsninger for at finde en optimal løsning. Traditionelle grådige algoritmer træffer lokalt optimale beslutninger uden at undersøge virkningerne af disse valg i de næste trin. Slutbrugeren vil give dig mulighed for at reducere de månedlige omkostninger, der genereres af de ressourcer, der er nødvendige for at levere transporttjenester (primært antallet af nødvendige chauffører og floss) (Danish) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
Sa 42799(2015/X) Obiectul proiectului este punerea în funcțiune a lucrărilor de cercetare și dezvoltare menite să dezvolte un prototip al unui nou serviciu bazat pe algoritmi evolutivi unici ai generatorului planului de lucru al conducătorilor auto în sistemele de management al transportului colectiv. Serviciul se va baza pe generarea de orare bazate pe date de intrare pentru o gamă întreagă de variabile, cum ar fi șoferii, vehiculele, calendarul de transport, orarul, orele de vârf, condițiile de lucru rezultate din reglementările de lucru ale conducătorilor auto, tarifele orare pentru timpul de lucru regulat și orele suplimentare, condițiile formale și legale ale pieței în care operează transportatorul și multe altele. Scopul este de a planifica lucrările pentru toți conducătorii auto cu privire la numărul de ore în conformitate cu norma, astfel încât să se atingă costul minim al punerii în aplicare a planului de transport pentru m-ca și să se asigure numărul minim de sarcini de transport neplanificate (sau să se asigure că toate sarcinile de transport sunt îndeplinite în fiecare zi a lunii). În plus, funcționalitățile importante ale soluției dezvoltate ca parte a proiectului sunt: distribuirea uniformă a numărului de zile lucrătoare sâmbăta și duminica și sărbătorile și distribuirea uniformă a numărului de „rezerve” în zilele individuale pentru prima modificare și a doua modificare. În prezent, soluțiile oferite pe piață sunt imperfecte, deoarece se bazează pe algoritmi greedy. Acestea sunt metode euristice (adică oferă soluții aproximative), iar timpul de calcul este foarte lung. În seturile mari de date (aglomerate urbane mari), de data aceasta este inacceptabilă. Problema cercetării NP – pe deplin planificată pentru a fi rezolvată prin Algor. analiza evolutivă a unei game mult mai largi 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 următorii pași. Utilizatorul final vă va permite să reduceți costurile lunare generate de resursele necesare pentru furnizarea serviciilor de transport (în primul rând numărul de șoferi necesari și de ață dentară) (Romanian) | |||
| Property / summary | Property / summary | ||
SA 42799(2015/X) Projektet är idrifttagning av FoU-arbeten som syftar till att utveckla en prototyp av en ny tjänst baserad på unika evolutionära algoritmer för förares arbetsplansgenerator i kollektiva transportsystem. Tjänsten kommer att baseras på generering av tidtabeller baserade på indata för en rad olika variabler, såsom förare, fordon, transportkalender, tidtabell, rusningstider, arbetsförhållanden som följer av förarnas arbetsregler, timtaxor för ordinarie arbetstid och övertid, formella och rättsliga villkor på den marknad där transportören är verksam och många andra. Syftet är att planera arbetet för alla förare exakt på antalet timmar i enlighet med normen, för att uppnå minimikostnaden för att genomföra transportplanen för m-ca, och att säkerställa det minsta antalet oplanerade transportuppgifter (eller se till att alla transportuppgifter fylls varje dag i månaden). Dessutom är viktiga funktioner i den lösning som utvecklats som en del av projektet: enhetlig fördelning av antalet arbetsdagar på lördagar och söndagar och helgdagar och jämn fördelning av antalet ”reserver” i enskilda dagar för den första förändringen och den andra förändringen. För närvarande är de lösningar som erbjuds på marknaden ofullkomliga eftersom de förlitar sig 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. NP forskningsproblemet – helt planerat att lösas genom Algor. evolutionär analys av ett mycket bredare spektrum av acceptabla lösningar för att hitta en optimal lösning. Traditionella giriga algoritmer gör lokalt optimala beslut utan att undersöka effekterna av dessa val i nästa steg. Slutanvändaren kommer att tillåta dig att minska de månatliga kostnader som genereras av de resurser som krävs för tillhandahållandet av transporttjänster (främst antalet nödvändiga förare och tandtråd). (Swedish) | |||
Revision as of 22:27, 2 March 2023
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 la mise en service de travaux de R & D visant à développer un prototype d’un nouveau service basé sur des algorithmes évolutifs uniques du générateur de plan de travail des conducteurs dans les systèmes de gestion des transports collectifs. Le service sera basé sur la génération d’horaires basés sur des données d’entrée pour toute une série de variables, telles que les conducteurs, les véhicules, le calendrier de transport, 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 sur lequel le transporteur opère et bien d’autres. L’objectif est de planifier le travail pour tous les conducteurs exactement sur le nombre d’heures conformément à la norme, afin d’atteindre le coût minimum de mise en œuvre du plan de transport pour m-ca, et d’assurer le nombre minimal de tâches de transport non planifiées (ou de veiller à ce que toutes les tâches de transport soient remplies chaque jour du mois). En outre, les fonctionnalités importantes de la solution développée dans le cadre du projet sont: répartition uniforme du nombre de jours ouvrables les samedis et dimanches et jours fériés et même répartition du nombre de «réserves» en jours individuels pour le premier changement et le second changement. Actuellement, les solutions proposées sur le marché sont imparfaites car elles s’appuient 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 l’analyse évolutive Algor d’une gamme beaucoup plus large de solutions acceptables afin de trouver une solution optimale. Les algorithmes gourmands traditionnels prennent localement des décisions optimales sans examiner les effets de ces choix dans les prochaines étapes. L’utilisateur final vous permettra de réduire les coûts mensuels générés par les ressources nécessaires à la fourniture de services de transport (principalement le nombre de conducteurs et de fil dentaires nécessaires) (French)
30 November 2021
0 references
SA 42799(2015/X) Gegenstand des Projekts ist die Inbetriebnahme von FuE-Arbeiten zur Entwicklung eines Prototyps eines neuen Dienstes, der auf einzigartigen evolutionären Algorithmen des Arbeitsplangenerators von Fahrern in kollektiven Verkehrsmanagementsystemen basiert. Der Dienst basiert auf der Erstellung von Fahrplänen, die auf Eingabedaten für eine ganze Reihe von Variablen basieren, wie Fahrer, Fahrzeuge, Transportkalender, Fahrplan, Spitzenzeiten, Arbeitsbedingungen, die sich aus den Arbeitsbedingungen der Fahrer ergeben, Stundensätze für reguläre Arbeitszeit und Überstunden, formale und rechtliche Bedingungen des Marktes, auf dem der Beförderer tätig ist, und viele andere. Ziel ist es, die Arbeit für alle Fahrer genau auf die Anzahl der Stunden gemäß der Norm zu planen, um die minimalen Kosten für die Umsetzung des Transportplans für m-ca zu erreichen und die Mindestanzahl ungeplanter Transportaufgaben zu gewährleisten (oder sicherzustellen, dass alle Transportaufgaben an jedem Tag des Monats erfüllt werden). Darüber hinaus sind wichtige Funktionalitäten der im Rahmen des Projekts entwickelten Lösung: einheitliche Verteilung der Anzahl der Arbeitstage an Samstagen und Sonn- und Feiertagen und sogar Verteilung der Anzahl der „Reserven“ in einzelnen Tagen für die erste Änderung und die zweite Änderung. Derzeit sind die auf dem Markt angebotenen Lösungen unvollkommen, weil sie auf gierige Algorithmen angewiesen sind. 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, um durch Algor. evolutionäre Analyse einer viel breiteren Palette von akzeptablen Lösungen gelöst werden, um eine optimale Lösung zu finden. Traditionelle gierige Algorithmen treffen lokal optimale Entscheidungen, ohne die Auswirkungen dieser Entscheidungen in den nächsten Schritten zu untersuchen. Der Endbenutzer ermöglicht es Ihnen, die monatlichen Kosten zu senken, die durch die für die Erbringung von Transportleistungen erforderlichen Ressourcen entstehen (hauptsächlich die Anzahl der notwendigen Fahrer und Zahnseide). (German)
7 December 2021
0 references
SA 42799(2015/X) Het onderwerp van het project is de inbedrijfstelling van R & D-werkzaamheden gericht op de ontwikkeling van een prototype van een nieuwe dienst op basis van unieke evolutionaire algoritmen van drivers’ work plan generator in collectieve vervoersbeheersystemen. De dienst zal gebaseerd zijn op het genereren van schema’s op basis van inputgegevens voor een hele reeks variabelen, zoals bestuurders, voertuigen, vervoerskalender, dienstregeling, piektijden, arbeidsomstandigheden als gevolg van de arbeidsvoorschriften van bestuurders, uurtarieven voor reguliere arbeidstijd en overuren, formele en wettelijke voorwaarden van de markt waarin de vervoerder actief is en vele andere. Het doel is om de werkzaamheden voor alle bestuurders precies op het aantal uren volgens de norm te plannen, teneinde de minimumkosten van de uitvoering van het vervoersplan voor m-ca te bereiken en het minimumaantal ongeplande vervoerstaken te waarborgen (of ervoor te zorgen dat alle vervoerstaken op elke dag van de maand worden vervuld). Daarnaast zijn belangrijke functionaliteiten van de oplossing die in het kader van het project is ontwikkeld: uniforme verdeling van het aantal werkdagen op zaterdag, zondag en feestdagen en zelfs verdeling van het aantal „reserves” in individuele dagen voor de eerste wijziging en de tweede wijziging. Momenteel zijn de oplossingen die op de markt worden aangeboden onvolmaakt omdat ze afhankelijk zijn van hebzuchtige algoritmen. Dit zijn heuristische methoden (d.w.z. ze geven bij benadering oplossingen) en de berekeningstijd is erg lang. In grote datasets (grote stedelijke agglomeraties) is dit keer onaanvaardbaar. Het NP-onderzoeksprobleem — volledig gepland om opgelost te worden door middel van Algor. evolutionaire analyse van een veel breder scala aan aanvaardbare oplossingen om een 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 stelt u in staat om de maandelijkse kosten te verlagen die worden gegenereerd door de middelen die nodig zijn voor het verlenen van vervoersdiensten (voornamelijk het aantal benodigde chauffeurs en floss) (Dutch)
16 December 2021
0 references
Sa 42799(2015/X) L'oggetto del progetto è la messa in servizio di opere di R & S volte a sviluppare un prototipo di un nuovo servizio basato su algoritmi evolutivi unici del generatore di piani di lavoro dei conducenti nei sistemi di gestione collettiva dei trasporti. Il servizio si baserà sulla generazione di orari basati su dati di input per un'intera gamma di variabili, come conducenti, veicoli, calendario dei trasporti, orari, orari di punta, condizioni di lavoro derivanti dai regolamenti di lavoro dei conducenti, tariffe orarie per orari di lavoro regolari e straordinari, condizioni formali e legali del mercato in cui opera il vettore e molti altri. L'obiettivo è quello di pianificare il lavoro per tutti i conducenti esattamente sul numero di ore secondo la norma, in modo da raggiungere il costo minimo di attuazione del piano di trasporto per m-ca, e garantire il numero minimo di compiti di trasporto non pianificati (o garantire che tutti i compiti di trasporto siano completati 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 anche la distribuzione del numero di "riserve" in singoli giorni per la prima modifica e la seconda modifica. Attualmente, le soluzioni offerte sul mercato sono imperfette perché si basano su algoritmi avidi. Si tratta di metodi euristici (cioè 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 di ricerca NP — completamente pianificato per essere risolto attraverso Algor. analisi evolutiva di una gamma molto più ampia di soluzioni accettabili al fine di trovare una soluzione ottimale. Gli algoritmi tradizionali avidi prendono decisioni localmente ottimali senza esaminare gli effetti di queste scelte nei prossimi passi. L'utente finale vi permetterà di ridurre i costi mensili generati dalle risorse necessarie per la fornitura dei servizi di trasporto (principalmente il numero di autisti necessari e filo interdentale) (Italian)
15 January 2022
0 references
SA 42799(2015/X) El objeto del proyecto es la puesta en marcha de trabajos de I+D destinados a desarrollar un prototipo de un nuevo servicio basado en algoritmos evolutivos únicos del generador de planes de trabajo de los conductores en sistemas de gestión del transporte colectivo. El servicio se basará en la generación de horarios basados en datos de entrada para toda una gama de variables, tales como conductores, vehículos, calendario de transporte, horarios, horas punta, condiciones de trabajo resultantes de las regulaciones de trabajo de los conductores, tarifas horarias para el tiempo de trabajo regular y horas extraordinarias, condiciones formales y legales del mercado en el que opera el transportista y muchos otros. El objetivo es planificar el trabajo para todos los conductores exactamente en el número de horas de acuerdo con la norma, a fin de lograr el coste mínimo de la aplicación del plan de transporte para m-ca, y garantizar el número mínimo de tareas de transporte no planificadas (o garantizar que todas las tareas de transporte se completan 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 festivos e incluso distribución del número de «reservas» en días individuales para el primer cambio y el segundo cambio. Actualmente, las soluciones que se ofrecen en el mercado son imperfectas porque dependen de 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 la investigación NP — totalmente planeado para ser resuelto a través del análisis evolutivo de Algor de una gama mucho más amplia de soluciones aceptables con el fin de encontrar una solución óptima. Los algoritmos codiciosos tradicionales toman decisiones localmente óptimas sin examinar los efectos de estas elecciones en los próximos pasos. El usuario final le permitirá reducir los costes mensuales generados por los recursos necesarios para la prestación de servicios de transporte (principalmente el número de conductores y hilo dental necesarios) (Spanish)
19 January 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Projekti objektiks on R & D tööd, mille eesmärk on töötada välja uue teenuse prototüüp, mis põhineb autojuhtide tööplaanide generaatori ainulaadsetel evolutsioonilistel algoritmidel ühistranspordi juhtimissüsteemides. Teenuse aluseks on sõiduplaanide koostamine, mis põhinevad sisendandmetel paljude muutujate kohta, nagu juhid, sõidukid, transpordikalender, sõiduplaan, tippajad, sõidukijuhtide tööeeskirjadest tulenevad töötingimused, tavapärase tööaja tunnitasud ja ületunnid, ametlikud ja õiguslikud tingimused turul, kus vedaja tegutseb ja paljud teised. Eesmärk on kavandada kõikide juhtide tööd täpselt vastavalt normile, et saavutada m-ca veoplaani rakendamise miinimumkulud ja tagada planeerimata veoülesannete minimaalne arv (või tagada, et kõik veotoimingud täidetakse igal kuu päeval). Lisaks on projekti raames välja töötatud lahenduse olulised funktsioonid järgmised: tööpäevade arvu ühtlane jaotus laupäeviti ja pühapäeviti ning pühade ja „reservide“ arvu ühtlane jaotamine individuaalsetel päevadel esimese ja teise muudatuse puhul. Praegu on turul pakutavad lahendused ebatäiuslikud, sest need tuginevad ahne algoritmidele. Need on heuristilised meetodid (st nad annavad ligikaudseid lahendusi) ja arvutusaeg on väga pikk. Suurtes andmekogumites (suurtes linnastutes) on seekord vastuvõetamatu. NP uurimisprobleem – täielikult planeeritud lahendada läbi Algor. evolutsiooniline analüüs palju laiem valik vastuvõetavaid lahendusi, et leida optimaalne lahendus. Traditsioonilised ahned algoritmid teevad kohalikul tasandil optimaalseid otsuseid, uurimata nende valikute mõju järgmistes etappides. Lõppkasutaja võimaldab teil vähendada transporditeenuste osutamiseks vajalikest ressurssidest tulenevaid igakuiseid kulusid (peamiselt vajalike draiverite ja sularahakohvrite arvu). (Estonian)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Projekto tema – mokslinių tyrimų ir plėtros darbų, kuriais siekiama sukurti naujos paslaugos prototipą, pagrįstą unikaliais vairuotojų darbo plano generatoriaus evoliuciniais algoritmais kolektyvinio transporto valdymo sistemose, prototipas. Paslauga bus grindžiama įvairių kintamųjų, pvz., vairuotojų, transporto priemonių, transporto tvarkaraščio, tvarkaraščio, piko laiko, darbo sąlygų, atsirandančių dėl vairuotojų darbo taisyklių, valandinių įkainių už įprastą darbo laiką ir viršvalandžius, oficialių ir teisinių rinkos, kurioje vežėjas vykdo veiklą, ir daugelio kitų rinkos sąlygų sudarymu. Tikslas – suplanuoti visų vairuotojų darbą tiksliai pagal valandų skaičių pagal normą, kad būtų galima pasiekti minimalias m-ca transporto plano įgyvendinimo išlaidas ir užtikrinti minimalų neplanuotų transporto užduočių skaičių (arba užtikrinti, kad visos transporto užduotys būtų atliekamos kiekvieną mėnesio dieną). Be to, svarbios projekto metu sukurto sprendimo funkcijos yra šios: vienodas šeštadieniais, sekmadieniais ir švenčių dienomis darbo dienų skaičiaus paskirstymas ir tolygus „rezervų“ skaičiaus paskirstymas atskiromis dienomis pirmajam pokyčiui ir antrajam pokyčiui. Šiuo metu rinkoje siūlomi sprendimai yra netobuli, nes jie remiasi godiais algoritmais. Tai yra euristiniai metodai (t. y. jie suteikia apytikslius sprendimus), o skaičiavimo laikas yra labai ilgas. Dideliuose duomenų rinkiniuose (didelėse miestų aglomeracijose) šį kartą nepriimtina. NP mokslinių tyrimų problema – visiškai planuojama, kad bus išspręsta per Algor. evoliucinė analizė daug įvairesnių priimtinų sprendimų, siekiant rasti optimalų sprendimą. Tradiciniai gobšūs algoritmai priima vietinius optimalius sprendimus, nenagrinėdami šių pasirinkimų poveikio tolesniuose etapuose. Galutinis naudotojas leis jums sumažinti mėnesines išlaidas, susidarančias dėl išteklių, reikalingų transporto paslaugoms teikti (visų pirma būtinų vairuotojų ir siūlų skaičius). (Lithuanian)
13 August 2022
0 references
Sa 42799 (2015/X) Predmet projekta je naručivanje radova istraživanja i razvoja usmjerenih na razvoj prototipa nove usluge temeljene na jedinstvenim evolucijskim algoritmima generatora plana rada vozača u sustavima kolektivnog upravljanja prijevozom. Usluga će se temeljiti na izradi rasporeda na temelju ulaznih podataka za cijeli niz varijabli, kao što su vozači, vozila, kalendar prijevoza, vozni red, vrijeme vršnog opterećenja, radni uvjeti koji proizlaze iz propisa o radu vozača, satnice za redovito radno vrijeme i prekovremeni rad, formalni i pravni uvjeti na tržištu na kojem prijevoznik posluje i mnogi drugi. Cilj je planirati rad za sve vozače točno na broj sati u skladu s normom, kako bi se postigli minimalni troškovi provedbe prometnog plana za m-ca, te kako bi se osigurao minimalan broj neplaniranih prijevoznih zadataka (ili kako bi se osiguralo da su svi poslovi prijevoza ispunjeni svaki dan u mjesecu). Osim toga, važne funkcionalnosti rješenja razvijenog u sklopu projekta su: ujednačena raspodjela broja radnih dana subotom i nedjeljom i praznicima, pa čak i raspodjela broja „rezerva” u pojedinačnim danima za prvu promjenu i drugu promjenu. Trenutno, rješenja koja se nude na tržištu su nesavršena jer se oslanjaju na pohlepne algoritme. To su heurističke metode (tj. daju približna rješenja), a vrijeme izračuna je vrlo dugo. U velikim skupovima podataka (velike gradske aglomeracije), ovaj put je neprihvatljivo. NP istraživački problem – u potpunosti planiran da se riješi kroz Algorovu evolucijsku analizu mnogo šireg raspona prihvatljivih rješenja kako bi se pronašlo optimalno rješenje. Tradicionalni pohlepni algoritmi donose lokalno optimalne odluke bez ispitivanja učinaka tih izbora u sljedećim koracima. Krajnji korisnik će vam omogućiti da smanjite mjesečne troškove koje stvaraju resursi potrebni za pružanje usluga prijevoza (prvenstveno broj potrebnih vozača i konca) (Croatian)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Το αντικείμενο του έργου είναι η ανάθεση έργων Ε & Α με στόχο την ανάπτυξη ενός πρωτοτύπου μιας νέας υπηρεσίας που βασίζεται σε μοναδικούς εξελικτικούς αλγόριθμους γεννήτριας προγράμματος εργασίας οδηγών στα συστήματα συλλογικής διαχείρισης μεταφορών. Η υπηρεσία θα βασίζεται στη δημιουργία χρονοδιαγραμμάτων που βασίζονται σε δεδομένα εισόδου για ένα ευρύ φάσμα μεταβλητών, όπως οδηγοί, οχήματα, χρονοδιάγραμμα μεταφοράς, χρονοδιάγραμμα, ώρες αιχμής, συνθήκες εργασίας που προκύπτουν από τους κανονισμούς εργασίας των οδηγών, ωριαίες χρεώσεις για κανονικό χρόνο εργασίας και υπερωρίες, τυπικές και νομικές συνθήκες της αγοράς στην οποία δραστηριοποιείται ο μεταφορέας και πολλές άλλες. Στόχος είναι ο προγραμματισμός της εργασίας για όλους τους οδηγούς ακριβώς με βάση τον αριθμό των ωρών σύμφωνα με τον κανόνα, ώστε να επιτευχθεί το ελάχιστο κόστος εφαρμογής του σχεδίου μεταφοράς για m-ca, και να εξασφαλιστεί ο ελάχιστος αριθμός απρογραμμάτιστων μεταφορικών καθηκόντων (ή να διασφαλιστεί ότι όλα τα καθήκοντα μεταφοράς καλύπτονται κάθε ημέρα του μήνα). Επιπλέον, σημαντικές λειτουργίες της λύσης που αναπτύχθηκε στο πλαίσιο του έργου είναι: ομοιόμορφη κατανομή του αριθμού των εργάσιμων ημερών τα Σάββατα και τις Κυριακές και αργίες, ακόμη και κατανομή του αριθμού των «αποθεμάτων» σε μεμονωμένες ημέρες για την πρώτη αλλαγή και τη δεύτερη αλλαγή. Επί του παρόντος, οι λύσεις που προσφέρονται στην αγορά είναι ατελείς επειδή βασίζονται σε άπληστους αλγόριθμους. Πρόκειται για ευρετικές μεθόδους (δηλαδή δίνουν κατά προσέγγιση λύσεις) και ο χρόνος υπολογισμού είναι πολύ μεγάλος. Σε μεγάλα σύνολα δεδομένων (μεγάλοι αστικοί οικισμοί), αυτή τη φορά είναι απαράδεκτη. Το ερευνητικό πρόβλημα NP — πλήρως σχεδιασμένο να λυθεί μέσω της εξελικτικής ανάλυσης ενός πολύ ευρύτερου φάσματος αποδεκτών λύσεων προκειμένου να βρεθεί μια βέλτιστη λύση. Οι παραδοσιακοί άπληστοι αλγόριθμοι λαμβάνουν τοπικές βέλτιστες αποφάσεις χωρίς να εξετάζουν τις επιπτώσεις αυτών των επιλογών στα επόμενα βήματα. Ο τελικός χρήστης θα σας επιτρέψει να μειώσετε το μηνιαίο κόστος που προκύπτει από τους πόρους που απαιτούνται για την παροχή μεταφορικών υπηρεσιών (κυρίως τον αριθμό των απαραίτητων οδηγών και το νήμα). (Greek)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Predmetom projektu je uvedenie do prevádzky výskumných a vývojových prác zameraných na vývoj prototypu novej služby založenej na jedinečných evolučných algoritmoch generátora pracovných plánov vodičov v systémoch kolektívnej dopravy. Služba bude založená na generovaní cestovných poriadkov založených na vstupných údajoch pre celú škálu premenných, ako sú vodiči, vozidlá, dopravný kalendár, cestovný poriadok, špičky, pracovné podmienky vyplývajúce z pracovných predpisov vodičov, hodinové sadzby za pravidelný pracovný čas a nadčasy, formálne a právne podmienky na trhu, na ktorom dopravca pôsobí, a mnoho ďalších. Cieľom je plánovať prácu pre všetkých vodičov presne podľa počtu hodín v súlade s normou, aby sa dosiahli minimálne náklady na realizáciu dopravného plánu pre m-ca a aby sa zabezpečil minimálny počet neplánovaných dopravných úloh (alebo aby sa zabezpečilo, že všetky dopravné úlohy budú splnené každý deň v mesiaci). Okrem toho dôležitými funkciami riešenia vyvinutého v rámci projektu sú: rovnomerné rozdelenie počtu pracovných dní v sobotu a nedeľu a sviatky a rovnomerné rozdelenie počtu „rezervácií“ v jednotlivých dňoch pre prvú zmenu a druhú zmenu. V súčasnosti sú riešenia ponúkané na trhu nedokonalé, pretože sa spoliehajú na chamtivé algoritmy. Ide o heuristické metódy (t. j. poskytujú približné riešenia) a čas výpočtu je veľmi dlhý. Vo veľkých súboroch údajov (veľké mestské aglomerácie) je tento čas neprijateľný. Výskumný problém NP – plne naplánovaný na riešenie pomocou algoritmu. evolučnej analýzy oveľa širšieho spektra prijateľných riešení s cieľom nájsť optimálne riešenie. Tradičné chamtivé algoritmy robia lokálne optimálne rozhodnutia bez skúmania účinkov týchto rozhodnutí v ďalších krokoch. Koncový používateľ vám umožní znížiť mesačné náklady generované zdrojmi potrebnými na poskytovanie dopravných služieb (predovšetkým počet potrebných vodičov a niť). (Slovak)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Hankkeen aiheena on t & k-töiden käyttöönotto, jonka tarkoituksena on kehittää uuden palvelun prototyyppi, joka perustuu kuljettajien työsuunnitelman generaattorin ainutlaatuisiin evoluutioalgoritmeihin kollektiivisten kuljetusten hallintajärjestelmissä. Palvelu perustuu eri muuttujien syöttötietoihin perustuvien aikataulujen luomiseen, kuten kuljettajille, ajoneuvoille, kuljetuskalenterille, aikataululle, ruuhka-ajoille, kuljettajien työmääräyksistä johtuville työoloille, säännöllisen työajan tuntitaksalle ja ylityölle, niiden markkinoiden muodollisille ja oikeudellisille olosuhteille, joilla liikenteenharjoittaja toimii ja monet muut. Tavoitteena on suunnitella kaikkien kuljettajien työ täsmälleen tuntimäärän mukaan, jotta saavutetaan vähimmäiskustannukset, jotka aiheutuvat kuljetussuunnitelman toteuttamisesta m-ca:n osalta, ja varmistaa suunnittelemattomien kuljetustehtävien vähimmäismäärä (tai varmistaa, että kaikki kuljetustehtävät täytetään kuukauden jokaisena päivänä). Lisäksi projektin osana kehitetyn ratkaisun tärkeitä toimintoja ovat: työpäivien lukumäärän yhtenäinen jakautuminen lauantaisin ja sunnuntaisin ja vapaapäivinä sekä ”varausten” lukumäärän tasainen jakautuminen yksittäisinä päivinä ensimmäisen ja toisen muutoksen osalta. Tällä hetkellä markkinoilla tarjottavat ratkaisut ovat epätäydellisiä, koska ne perustuvat ahneisiin algoritmeihin. Nämä ovat heuristisia menetelmiä (eli ne antavat likimääräisiä ratkaisuja) ja laskenta-aika on hyvin pitkä. Suuria tietokokonaisuuksia (suuria taajamia) ei tällä kertaa voida hyväksyä. NP-tutkimusongelma – täysin suunniteltu ratkaistavaksi Algorin evoluutioanalyysillä paljon laajemmasta hyväksyttävien ratkaisujen valikoimasta optimaalisen ratkaisun löytämiseksi. Perinteiset ahneet algoritmit tekevät paikallisesti optimaalisia päätöksiä tarkastelematta näiden valintojen vaikutuksia seuraavissa vaiheissa. Loppukäyttäjän avulla voit vähentää kuljetuspalvelujen tarjoamiseen tarvittavista resursseista aiheutuvia kuukausittaisia kustannuksia (lähinnä tarvittavien kuljettajien ja hammaslangan määrää). (Finnish)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) A projekt célja egy új szolgáltatás prototípusának fejlesztése, amely a járművezetők munkaterv-generátorának egyedi evolúciós algoritmusain alapul a kollektív közlekedésirányítási rendszerekben. A szolgáltatás a változók – például a járművezetők, a járművek, a szállítási naptár, a menetrend, a csúcsidők, a járművezetők munkaszabályzatából eredő munkakörülmények, a rendszeres munkaidő és a túlóra óradíja, a fuvarozó működési piacának hivatalos és jogi feltételei – bemeneti adatokon alapuló menetrend-előállításán alapul. A cél az, hogy minden járművezető számára pontosan a normának megfelelően tervezze meg a munkaórák számát, hogy elérje az m-ca szállítási terv végrehajtásának minimális költségét, és biztosítsa a nem tervezett szállítási feladatok minimális számát (vagy annak biztosítását, hogy az összes szállítási feladatot a hónap minden napján elvégezzék). Emellett a projekt részeként kifejlesztett megoldás fontos funkciói a következők: a szombati és vasárnapi munkanapok és ünnepnapok számának egységes elosztása, sőt a „tartalékok” számának megoszlása az egyes napokon az első és a második változásra. Jelenleg a piacon kínált megoldások tökéletlenek, mert kapzsi algoritmusokra támaszkodnak. Ezek heurisztikus módszerek (azaz közelítő megoldásokat adnak), és a számítási idő nagyon hosszú. Nagy adathalmazokban (nagy városi agglomerációkban) ez alkalommal elfogadhatatlan. Az NP kutatási probléma – amelyet teljes mértékben az Algor. evolúciós elemzésével terveznek megoldani, az elfogadható megoldások sokkal szélesebb skálájának elemzése az optimális megoldás megtalálása érdekében. A hagyományos kapzsi algoritmusok helyileg optimális döntéseket hoznak anélkül, hogy megvizsgálnák ezeknek a döntéseknek a hatásait a következő lépésekben. A végfelhasználó lehetővé teszi, hogy csökkentse a szállítási szolgáltatások nyújtásához szükséges erőforrások (elsősorban a szükséges járművezetők és fogselyemek száma) által generált havi költségeket. (Hungarian)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Předmětem projektu je uvedení do provozu výzkumných a vývojových prací zaměřených na vývoj prototypu nové služby založené na unikátních evolučních algoritmech generátoru pracovních plánů řidičů v systémech kolektivní správy dopravy. Služba bude založena na vytváření jízdních řádů na základě vstupních údajů pro celou řadu proměnných, jako jsou řidiči, vozidla, dopravní kalendář, jízdní řád, časy špičky, pracovní podmínky vyplývající z pracovních předpisů řidičů, hodinové sazby za běžnou pracovní dobu a přesčas, formální a právní podmínky trhu, na kterém dopravce působí, a mnoho dalších. Cílem je naplánovat práci pro všechny řidiče přesně na počet hodin v souladu s normou, aby bylo dosaženo minimálních nákladů na realizaci dopravního plánu pro m-ca, a zajistit minimální počet neplánovaných dopravních úkolů (nebo zajistit, aby všechny přepravní úkoly byly plněny každý den v měsíci). Kromě toho jsou důležité funkce řešení vyvinutého v rámci projektu: jednotné rozdělení počtu pracovních dnů v sobotu a neděle a svátky a dokonce i rozdělení počtu „rezerv“ v jednotlivých dnech pro první změnu a druhou změnu. V současné době jsou řešení nabízená na trhu nedokonalá, protože se spoléhají na chamtivé algoritmy. Jedná se o heuristické metody (tj. poskytují přibližná řešení) a doba výpočtu je velmi dlouhá. Ve velkých datových souborech (velkých městských aglomeracích) je tentokrát nepřijatelné. Výzkumný problém NP – plně plánovaný k vyřešení pomocí Algor. evoluční analýzy mnohem širší škály přijatelných řešení s cílem nalézt optimální řešení. Tradiční chamtivé algoritmy dělají lokálně optimální rozhodnutí, aniž by zkoumaly účinky těchto voleb v dalších krocích. Koncový uživatel vám umožní snížit měsíční náklady vzniklé ze zdrojů nezbytných pro poskytování dopravních služeb (především počet potřebných řidičů a nit). (Czech)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Projekta priekšmets ir pasūtīt pētniecības un izstrādes darbus, kuru mērķis ir izstrādāt jauna pakalpojuma prototipu, kura pamatā ir unikāli evolucionāri autovadītāju darba plāna ģeneratora algoritmi kolektīvā transporta pārvaldības sistēmās. Pakalpojuma pamatā būs grafiku ģenerēšana, pamatojoties uz ievades datiem par dažādiem mainīgajiem lielumiem, piemēram, vadītājiem, transportlīdzekļiem, transporta kalendāru, grafiku, maksimuma laiku, darba apstākļiem, kas izriet no transportlīdzekļu vadītāju darba noteikumiem, stundas likmēm par regulāru darba laiku un virsstundām, formāliem un juridiskiem apstākļiem tirgū, kurā pārvadātājs darbojas, un daudziem citiem. Mērķis ir plānot darbu visiem transportlīdzekļu vadītājiem tieši pēc stundu skaita saskaņā ar normu, lai sasniegtu minimālās izmaksas, kas saistītas ar transporta plāna īstenošanu m-ca, un nodrošinātu minimālo neplānoto transporta uzdevumu skaitu (vai nodrošinātu, ka visi transporta uzdevumi tiek izpildīti katrā mēneša dienā). Turklāt projekta ietvaros izstrādātā risinājuma svarīgās funkcijas ir šādas: darba dienu skaita viendabīgs sadalījums sestdienās un svētdienās un svētku dienās, kā arī “rezervju” skaita vienmērīgs sadalījums atsevišķās dienās pirmajai un otrajai izmaiņai. Pašlaik tirgū piedāvātie risinājumi ir nepilnīgi, jo tie paļaujas uz mantkārīgiem algoritmiem. Tās ir heiristiskas metodes (t. i., tās dod aptuvenus risinājumus), un aprēķina laiks ir ļoti garš. Lielās datu kopās (lielās pilsētu aglomerācijās) šoreiz nav pieņemami. NP pētniecības problēma — pilnībā plānots atrisināt, izmantojot Algor. evolūcijas analīzi daudz plašāka spektra pieņemamu risinājumu, lai atrastu optimālu risinājumu. Tradicionālie mantkārīgie algoritmi pieņem vietēji optimālus lēmumus, nepārbaudot šo izvēles ietekmi nākamajos soļos. Galalietotājs ļaus jums samazināt ikmēneša izmaksas, ko rada transporta pakalpojumu sniegšanai nepieciešamie resursi (galvenokārt nepieciešamo autovadītāju un flosu skaits). (Latvian)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Is é ábhar an tionscadail oibreacha T & F a choimisiúnú atá dírithe ar fhréamhshamhail de sheirbhís nua a fhorbairt bunaithe ar algartaim éabhlóideacha uathúla gineadóir phlean oibre tiománaithe i gcórais bhainistíochta iompair chomhchoiteanna. Beidh an tseirbhís bunaithe ar sceidil a ghiniúint bunaithe ar shonraí ionchuir do raon iomlán athróg, amhail tiománaithe, feithiclí, féilire iompair, amchlár, buaic-amanna, dálaí oibre a eascraíonn as rialacháin oibre tiománaithe, rátaí in aghaidh na huaire d’am oibre rialta agus ragobair, coinníollacha foirmiúla agus dlíthiúla an mhargaidh ina n-oibríonn an t-iompróir agus go leor eile. Is é an aidhm atá ann an obair a phleanáil do gach tiománaí ar an líon uaireanta an chloig go díreach i gcomhréir leis an norm, chun an costas íosta a bhaineann le cur chun feidhme an phlean iompair do m-ca a bhaint amach, agus chun an líon íosta tascanna iompair gan choinne a áirithiú (nó chun a áirithiú go líonfar na tascanna iompair go léir gach lá den mhí). Ina theannta sin, is iad seo a leanas feidhmiúlachtaí tábhachtacha an réitigh a forbraíodh mar chuid den tionscadal: dáileadh aonfhoirmeach de líon na laethanta oibre ar an Satharn agus ar an Domhnach agus laethanta saoire agus fiú dáileadh ar líon na “cúlchiste” i laethanta aonair don chéad athrú agus an dara hathrú. Faoi láthair, tá na réitigh a thairgtear ar an margadh neamhfhoirfe toisc go mbraitheann siad 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. An fhadhb taighde NP — pleanáilte go hiomlán le réiteach trí Algor. anailís éabhlóideach ar raon i bhfad níos leithne de réitigh inghlactha d’fhonn 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 sna chéad chéimeanna eile. Tabharfaidh an t-úsáideoir deiridh deis duit na costais mhíosúla a ghineann na hacmhainní is gá chun seirbhísí iompair a sholáthar a laghdú (go príomha líon na dtiománaithe agus an fhloss is gá) (Irish)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Predmet projekta je zagon raziskovalnih in razvojnih del, namenjenih razvoju prototipa nove storitve, ki temelji na edinstvenih evolucijskih algoritmih generatorja delovnega načrta voznikov v sistemih kolektivnega upravljanja prometa. Storitev bo temeljila na oblikovanju voznih redov, ki temeljijo na vhodnih podatkih za celo vrsto spremenljivk, kot so vozniki, vozila, vozni red, vozni red, konice, delovni pogoji, ki izhajajo iz delovnih predpisov voznikov, urne postavke za redni delovni čas in nadure, formalni in pravni pogoji trga, na katerem prevoznik deluje, ter številni drugi. Cilj je natančno načrtovati delo za vse voznike glede na število ur v skladu z normativom, da se dosežejo minimalni stroški izvajanja prometnega načrta za m-ca in da se zagotovi minimalno število nenačrtovanih prevoznih nalog (ali da se vse prevozne naloge opravijo vsak dan v mesecu). Poleg tega so pomembne funkcionalnosti rešitve, razvite v okviru projekta, naslednje: enotna porazdelitev števila delovnih dni ob sobotah, nedeljah in praznikih ter celo razdelitev števila „rezerv“ v posameznih dneh za prvo spremembo in drugo spremembo. Trenutno so rešitve, ki so na voljo na trgu, nepopolne, ker se zanašajo na pohlepne algoritme. To so hevristične metode (tj. dajejo približne rešitve) in čas izračuna je zelo dolg. V velikih podatkovnih nizih (velike urbane aglomeracije) je tokrat nesprejemljivo. Raziskovalni problem NP – v celoti načrtovan za rešitev s pomočjo algor. evolucijske analize veliko širšega spektra sprejemljivih rešitev, da bi našli optimalno rešitev. Tradicionalni pohlepni algoritmi sprejemajo lokalno optimalne odločitve, ne da bi v naslednjih korakih preučili učinke teh odločitev. Končni uporabnik vam bo omogočil, da zmanjšate mesečne stroške, ki nastanejo zaradi virov, potrebnih za zagotavljanje prevoznih storitev (predvsem število potrebnih voznikov in nitke). (Slovenian)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Предмет на проекта е пускането в експлоатация на научноизследователски и развойни дейности, насочени към разработване на прототип на нова услуга, основана на уникални еволюционни алгоритми на генератора на работни планове на водачите в системите за колективно управление на транспорта. Услугата ще се основава на генерирането на графици въз основа на входящи данни за цял набор от променливи, като водачи, превозни средства, транспортен календар, разписание, върхови часове, условия на труд, произтичащи от правилата за работа на водачите, почасови ставки за редовно работно време и извънреден труд, формални и правни условия на пазара, на който оперира превозвачът, и много други. Целта е да се планира работата за всички водачи точно според броя часове в съответствие с нормата, така че да се постигнат минималните разходи за изпълнение на транспортния план за m-ca и да се гарантира минималният брой непланирани транспортни задачи (или да се гарантира, че всички транспортни задачи се изпълняват всеки ден от месеца). В допълнение, важни функционалности на решението, разработено като част от проекта, са: равномерно разпределение на броя на работните дни в събота и неделя и празници и дори разпределение на броя на „резервите“ в отделни дни за първата и втората промяна. В момента предлаганите на пазара решения са несъвършени, защото разчитат на алчни алгоритми. Това са евристични методи (т.е. дават приблизителни решения) и времето за изчисляване е много дълго. В големите масиви от данни (големи градски агломерации), този път е неприемливо. Изследователският проблем на NP — напълно планиран да бъде решен чрез еволюционен анализ на много по-широк спектър от приемливи решения, за да се намери оптимално решение. Традиционните алчни алгоритми вземат оптимални решения на местно ниво, без да изследват ефектите от тези избори в следващите стъпки. Крайният потребител ще ви позволи да намалите месечните разходи, генерирани от ресурсите, необходими за предоставянето на транспортни услуги (предимно броя на необходимите шофьори и конци) (Bulgarian)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Is-suġġett tal-proġett huwa l-ikkummissjonar ta ‘xogħlijiet ta’ R & D immirati lejn l-iżvilupp ta ‘prototip ta’ servizz ġdid ibbażat fuq algoritmi evoluzzjonarji uniċi ta ‘ġeneratur tal-pjan ta’ ħidma tas-sewwieqa fis-sistemi ta ‘ġestjoni tat-trasport kollettiv. Is-servizz se jkun ibbażat fuq il-ġenerazzjoni ta’ skedi bbażati fuq data tal-input għal firxa sħiħa ta’ varjabbli, bħas-sewwieqa, il-vetturi, il-kalendarju tat-trasport, l-iskeda, il-ħinijiet l-aktar intensivi, il-kundizzjonijiet tax-xogħol li jirriżultaw mir-regolamenti tax-xogħol tax-xufiera, ir-rati fis-siegħa għall-ħin tax-xogħol regolari u s-sahra, il-kundizzjonijiet formali u legali tas-suq li fih jopera t-trasportatur u ħafna oħrajn. L-għan huwa li jiġi ppjanat ix-xogħol għas-sewwieqa kollha eżattament fuq in-numru ta’ sigħat f’konformità man-norma, sabiex tinkiseb l-ispiża minima għall-implimentazzjoni tal-pjan tat-trasport għall-m-ca, u biex jiġi żgurat l-għadd minimu ta’ kompiti tat-trasport mhux ippjanati (jew biex jiġi żgurat li l-kompiti kollha tat-trasport jimtlew f’kull jum tax-xahar). Barra minn hekk, funzjonalitajiet importanti tas-soluzzjoni żviluppata bħala parti mill-proġett huma: distribuzzjoni uniformi tan-numru ta’ ġranet tax-xogħol nhar ta’ Sibt u nhar ta’ Ħadd u btajjel u distribuzzjoni uniformi tan-numru ta’ “riżervi” f’jiem individwali għall-ewwel bidla u t-tieni bidla. Bħalissa, is-soluzzjonijiet offruti fis-suq huma imperfetti minħabba li jiddependu fuq algoritmi greedy. Dawn huma metodi heuristic (jiġifieri jagħtu soluzzjonijiet approssimattivi) u l-ħin tal-kalkolu huwa twil ħafna. F’settijiet kbar ta’ data (agglomerazzjonijiet urbani kbar), din id-darba mhijiex aċċettabbli. Il-problema riċerka NP — kompletament ippjanat li jiġu solvuti permezz Algor. analiżi evoluzzjonarju ta ‘firxa ferm usa’ ta ‘soluzzjonijiet aċċettabbli sabiex tinstab soluzzjoni ottimali. Algoritmi tradizzjonali greedy jagħmlu deċiżjonijiet ottimali lokalment mingħajr ma jeżaminaw l-effetti ta ‘dawn l-għażliet fil-passi li jmiss. L-utent aħħari jippermettilek tnaqqas l-ispejjeż ta’ kull xahar iġġenerati mir-riżorsi meħtieġa għall-forniment ta’ servizzi tat-trasport (primarjament in-numru ta’ sewwieqa u floss meħtieġa) (Maltese)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) O objeto 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 dos condutores em sistemas de gestão de transportes coletivos. O serviço basear-se-á na geração de horários com base em dados de entrada para toda uma gama de variáveis, tais como condutores, veículos, calendário de transporte, horários, horários de ponta, condições de trabalho resultantes da regulamentação de trabalho dos condutores, taxas horárias para o tempo de trabalho regular e horas extraordinárias, condições formais e legais do mercado em que a transportadora opera e muitas outras. O objetivo é planear o trabalho de todos os condutores exatamente no número de horas de acordo com a norma, de modo a atingir o custo mínimo de execução do plano de transporte para m-ca e garantir o número mínimo de tarefas de transporte não planeadas (ou garantir que todas as tarefas de transporte sejam preenchidas em cada dia do mês). Além disso, as funcionalidades importantes da solução desenvolvida como parte do projeto são: distribuição uniforme do número de dias úteis aos sábados e domingos e feriados e mesmo distribuição do número de «reservas» em dias individuais para a primeira alteração e a segunda alteração. Atualmente, as soluções oferecidas no mercado são imperfeitas porque dependem de 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. O problema de pesquisa NP — totalmente planejado para ser resolvido através de Algor. análise evolutiva de uma gama muito mais ampla de soluções aceitáveis, a fim de encontrar uma solução ideal. Algoritmos gananciosos tradicionais tomam decisões localmente ótimas sem examinar os efeitos dessas escolhas nas próximas etapas. O utilizador final permitirá reduzir os custos mensais gerados pelos recursos necessários para a prestação de serviços de transporte (principalmente o número de condutores e fio dental necessários) (Portuguese)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Projektets emne er idriftsættelse af F & U-arbejder med det formål at udvikle en prototype af en ny tjeneste baseret på unikke evolutionære algoritmer for førerens arbejdsplangenerator i kollektive transportstyringssystemer. Tjenesten vil være baseret på udarbejdelse af tidsplaner baseret på inputdata for en lang række variabler, såsom chauffører, køretøjer, transportkalender, tidsplan, spidsbelastningsperioder, arbejdsvilkår som følge af chaufførernes arbejdsregler, timesatser for regelmæssig arbejdstid og overarbejde, formelle og retlige vilkår på det marked, hvor transportøren opererer, og mange andre. Målet er at planlægge arbejdet for alle chauffører nøjagtigt efter antallet af timer i overensstemmelse med normen for at opnå de minimale omkostninger ved at gennemføre transportplanen for m-ca og sikre et minimum af ikke-planlagte transportopgaver (eller for at sikre, at alle transportopgaver udfyldes hver dag i måneden). Derudover er vigtige funktioner i den løsning, der er udviklet som en del af projektet: ensartet fordeling af antallet af arbejdsdage på lørdage og søndage og helligdage og jævn fordeling af antallet af "reserver" i de enkelte dage for den første ændring og den anden ændring. I øjeblikket er de løsninger, der tilbydes på markedet, ufuldkomne, fordi de er afhængige af grådige algoritmer. Disse er heuristiske metoder (dvs. de giver omtrentlige løsninger), og beregningstiden er meget lang. I store datasæt (store byområder) er denne gang uacceptabelt. NP-forskningsproblemet — fuldt ud planlagt til at blive løst gennem Algor. evolutionær analyse af en langt bredere vifte af acceptable løsninger for at finde en optimal løsning. Traditionelle grådige algoritmer træffer lokalt optimale beslutninger uden at undersøge virkningerne af disse valg i de næste trin. Slutbrugeren vil give dig mulighed for at reducere de månedlige omkostninger, der genereres af de ressourcer, der er nødvendige for at levere transporttjenester (primært antallet af nødvendige chauffører og floss) (Danish)
13 August 2022
0 references
Sa 42799(2015/X) Obiectul proiectului este punerea în funcțiune a lucrărilor de cercetare și dezvoltare menite să dezvolte un prototip al unui nou serviciu bazat pe algoritmi evolutivi unici ai generatorului planului de lucru al conducătorilor auto în sistemele de management al transportului colectiv. Serviciul se va baza pe generarea de orare bazate pe date de intrare pentru o gamă întreagă de variabile, cum ar fi șoferii, vehiculele, calendarul de transport, orarul, orele de vârf, condițiile de lucru rezultate din reglementările de lucru ale conducătorilor auto, tarifele orare pentru timpul de lucru regulat și orele suplimentare, condițiile formale și legale ale pieței în care operează transportatorul și multe altele. Scopul este de a planifica lucrările pentru toți conducătorii auto cu privire la numărul de ore în conformitate cu norma, astfel încât să se atingă costul minim al punerii în aplicare a planului de transport pentru m-ca și să se asigure numărul minim de sarcini de transport neplanificate (sau să se asigure că toate sarcinile de transport sunt îndeplinite în fiecare zi a lunii). În plus, funcționalitățile importante ale soluției dezvoltate ca parte a proiectului sunt: distribuirea uniformă a numărului de zile lucrătoare sâmbăta și duminica și sărbătorile și distribuirea uniformă a numărului de „rezerve” în zilele individuale pentru prima modificare și a doua modificare. În prezent, soluțiile oferite pe piață sunt imperfecte, deoarece se bazează pe algoritmi greedy. Acestea sunt metode euristice (adică oferă soluții aproximative), iar timpul de calcul este foarte lung. În seturile mari de date (aglomerate urbane mari), de data aceasta este inacceptabilă. Problema cercetării NP – pe deplin planificată pentru a fi rezolvată prin Algor. analiza evolutivă a unei game mult mai largi 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 următorii pași. Utilizatorul final vă va permite să reduceți costurile lunare generate de resursele necesare pentru furnizarea serviciilor de transport (în primul rând numărul de șoferi necesari și de ață dentară) (Romanian)
13 August 2022
0 references
SA 42799(2015/X) Projektet är idrifttagning av FoU-arbeten som syftar till att utveckla en prototyp av en ny tjänst baserad på unika evolutionära algoritmer för förares arbetsplansgenerator i kollektiva transportsystem. Tjänsten kommer att baseras på generering av tidtabeller baserade på indata för en rad olika variabler, såsom förare, fordon, transportkalender, tidtabell, rusningstider, arbetsförhållanden som följer av förarnas arbetsregler, timtaxor för ordinarie arbetstid och övertid, formella och rättsliga villkor på den marknad där transportören är verksam och många andra. Syftet är att planera arbetet för alla förare exakt på antalet timmar i enlighet med normen, för att uppnå minimikostnaden för att genomföra transportplanen för m-ca, och att säkerställa det minsta antalet oplanerade transportuppgifter (eller se till att alla transportuppgifter fylls varje dag i månaden). Dessutom är viktiga funktioner i den lösning som utvecklats som en del av projektet: enhetlig fördelning av antalet arbetsdagar på lördagar och söndagar och helgdagar och jämn fördelning av antalet ”reserver” i enskilda dagar för den första förändringen och den andra förändringen. För närvarande är de lösningar som erbjuds på marknaden ofullkomliga eftersom de förlitar sig 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. NP forskningsproblemet – helt planerat att lösas genom Algor. evolutionär analys av ett mycket bredare spektrum av acceptabla lösningar för att hitta en optimal lösning. Traditionella giriga algoritmer gör lokalt optimala beslut utan att undersöka effekterna av dessa val i nästa steg. Slutanvändaren kommer att tillåta dig att minska de månatliga kostnader som genereras av de resurser som krävs för tillhandahållandet av transporttjänster (främst antalet nödvändiga förare och tandtråd). (Swedish)
13 August 2022
0 references
WOJ.: PODKARPACKIE, POW.: Rzeszów
0 references
Identifiers
POIR.02.03.02-18-0014/19
0 references