<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>پژوهشگاه حمل و نقل طراحان پارسه</PublisherName>
				<JournalTitle>فصلنامه  مهندسی حمل و نقل</JournalTitle>
				<Issn>2008-6598</Issn>
				<Volume>2</Volume>
				<Issue>3</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2011</Year>
					<Month>03</Month>
					<Day>21</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Demand Box Uncertainty Evaluation in Discrete and ContinuousTransportation Network Design with Genetic and Ant Colony Algorithms</ArticleTitle>
<VernacularTitle>ارزیابی اثر عدم قطعیت جعبه ای تقاضا در طراحی شبکه پیوسته و گسسته حمل و نقل،با استفاده از الگوریتمهای ژنتیک و کلونی مورچگان</VernacularTitle>
			<FirstPage>205</FirstPage>
			<LastPage>221</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">1582</ELocationID>
			
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2012</Year>
					<Month>08</Month>
					<Day>04</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>Uncertain demand is one of the most important sources of uncertainties in transportation networks. It is almost based on various sources such as difficulty in forecasting of socio economic variables and the model’s deficiency. This demand is one of the main operative elements of transportation network design problems. The aim of this paper is to evaluate the effect of demand variability in discrete and continuous transportation network design problem. Thus, the uncertainty of demand has been assumed to have a maximum and a minimum rate, and the level of uncertainty in demand is assumed to vary between these extreme values as in a box. In this paper two Meta heuristic methods; Ant Colony Optimization (ACO) and Genetic Algorithm (GA), has been used to solve the aforementioned problem. It has been shown in this paper that relative to designing a network with maximum demand, the proposed method has found demands with 4 to 10 percent longer travel time. This could considerable effect on results of the network design problem.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">عدم قطعیت تقاضا، یکی از مهم ترین منابع عدم قطعیت در شبکه های حمل و نقل است که به دلایل مختلفی از جمله ضعف در پیش بینی متغیرهای اقتصادی-اجتماعی، ضعف مدلها و خطا در برآوردهای بلند مدت متغیرهای مربوط به آن به وجود می آید. یکی از مهم ترین عوامل در حل مسئله طراحی شبکه نیز همین تقاضاست و هدف این مقاله ارزیابی تغییر پذیری تقاضا در حل مسئله طراحی پیوسته و گسسته شبکه است. برای این منظور فرض شده است که تقاضا از الگوی عدم قطعیت جعبه ای پیروی کرده و نوآوری انجام شده در حل این مسئله، ، استفاده از الگوریتمهای ژنتیک و کلونی مورچگان و مقایسه کارآیی آنها در حل مسئله فوق است. بر اساس نتایج به دست آمده از این مطالعه، می توان نتیجه گرفت که در شرایطی که تقاضای متغیر وارد بر شبکه به صورت عدم قطعیت جعبه ای باشد، طراحی گسسته و پیوسته شبکه حمل و نقل نقل بر اساس تقاضای حداکثر، به ترتیب تا 4 و 10 درصد خطا نسبت به طراحی بر اساس بدترین وضعیت تقاضای متناظر شبکه ایجاد می کند.
 
 
 
 </OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">طراحی شبکه</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">تقاضای متغیر</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">تخصیص تعادلی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">الگوریتم ژنتیک</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">الگوریتم کلونی مورچگان</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://jte.sinaweb.net/article_1582_b710915795b9e9c02cf10d6d2bdb688c.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
