Development of an innovative prototype generator of a driver’s work plan in collective transport systems based on evolutionary algorithms. (Q81347)

From EU Knowledge Graph
Revision as of 11:59, 14 October 2020 by DG Regio (talk | contribs) (‎Removed claim: summary (P836): On SA 42799 (2015/X), the project is commissioned by R & D to develop a new service based on the unique evolutionary algorithm of the drivers’ work plan in the collective transport management systems.The service will be based on a timetable based on input data on a whole series of variables, such as drivers, vehicles, timetable, timetable, peak hours, working conditions resulting from drivers’ working regulations, hourly rates for statutory wo...)
Jump to navigation Jump to search
Project in Poland financed by DG Regio
Language Label Description Also known as
English
Development of an innovative prototype generator of a driver’s work plan in collective transport systems based on evolutionary algorithms.
Project in Poland financed by DG Regio

    Statements

    country
    Poland
    0 references
    EU contribution
    327,250.0 zloty
    0 references
    78,540.0 Euro
    exchange rate to Euro
    0.24 Euro
    point in time
    13 January 2020
    0 references
    budget
    385,000.0 zloty
    0 references
    92,400.0 Euro
    exchange rate to Euro
    0.24 Euro
    point in time
    13 January 2020
    0 references
    co-financing rate
    85.0 percent
    0 references
    start time
    1 October 2019
    0 references
    end time
    30 September 2020
    0 references
    beneficiary name (string)
    ITS TECHNOLOGY – SOLVEO SP. Z O. O. SP. K.
    0 references
    beneficiary
    Q2511877
    0 references
    summary
    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

    Identifiers

    Polish Kohesio ID
    POIR.02.03.02-18-0014/19
    0 references
     
    Retrieved from "https://linkedopendata.eu/w/index.php?title=Item:Q81347&oldid=6336704"