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학술저널
저자정보
Cong Qiao (Zhengzhou Railway Vocational & Technical College) Qifeng Gao (Zhengzhou Asia-Europe Transportation Vocational College) Huayan Xing (Zhengzhou Railway Vocational & Technical College)
저널정보
한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제19권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
46 - 54 (9page)
DOI
10.3745/JIPS.04.0263

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To improve the railway transportation capacity and maximize the benefits of railway transportation, a methodfor layout optimization of railway transportation route based on deep convolution neural network is proposedin this study. Considering the transportation cost of railway transportation and other factors, the layout modelof railway transportation route is constructed. Based on improved ant colony algorithm, the layout model ofrailway transportation route was optimized, and multiple candidate railway transportation routes were output. Taking into account external information such as regional information, weather conditions and actual informationof railway transportation routes, optimization of the candidate railway transportation routes obtained bythe improved ant colony algorithm was performed based on deep convolution neural network, and the optimalrailway transportation routes were output, and finally layout optimization of railway transportation routes wasrealized. The experimental results show that the proposed method can obtain the optimal railway transportationroute, the shortest transportation length, and the least transportation time, maximizing the interests of railwaytransportation enterprises.
#Ant Colony #Convolutional Neural Network #Layout Optimization #Railway #Transportation #Transportation Route

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