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机译:基于Agent的城市公交系统仿真与优化
Artificial urban transit system (AUTS); to-day learning" role="link" tabindex="0"day-to-day learning; day-to-day learning; frequency optimization; passenger assignment; passenger heterogeneity; public transportation;
机译:通过基于代理的模拟优化城市轨道交通网络中的客流引导信息发布
机译:基于代理的仿真优化城市轨道交通网络中的乘客流引导信息的发布
机译:复杂城市大众快速交通系统多目标仿真优化
机译:基于见证的城市轨道交通与常规公共交通换乘系统的仿真与优化
机译:利用基于代理的模拟评估中型城市公共交通效用的潜力
机译:不同政策对城市成年人口不良饮食行为的影响:基于Agent的仿真模型
机译:基于代理的乘客需求与NetLogo乘客需求与服务供应的优化匹配
机译:评估城市交通系统的环境影响:城市轨道交通系统的空气质量效应分析