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Subway Energy-Efficient Management (Uncertainty and Operations Research) - Softcover

 
9789811577871: Subway Energy-Efficient Management (Uncertainty and Operations Research)

Inhaltsangabe

This book provides a comprehensive presentation on energy-efficient management in urban rail transit system via operations research and uncertain optimization methods. It is suitable for researchers, engineers, and students in the fields of transport management. The readers will learn numerous new modeling ideas on reducing tractive energy consumption and improving regenerative energy utilization, and find this work a useful reference.

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Über die Autorin bzw. den Autor

Xiang Li received the Ph.D. degree from Tsinghua University in 2008. He is currently a full professor with School of Economics and Management, Beijing University of Chemical Technology. His research interests include transport management, optimization under uncertainty, big data analytics, and so on. He has authored one book and more than 80 articles on international journals. He served as the co-editor in chief of Journal of Data, Information and Management, associate editor of Information Sciences, Transportmetrica B, and so on.Xin Yang received the Ph.D. degree from Beijing Jiaotong University in 2016. He is currently an associate professor in the State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety at Beijing Jiaotong University. His current research interests include transport management, rail transit optimization, energy-efficient train operation, and so on. He has authored/co- authored more than 30 articles on international journals.

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This book provides a comprehensive presentation on energy-efficient management in subway system via operations research and uncertain optimization methods. It is suitable for researchers, engineers, and students in the fields of transport management. The readers will learn numerous new modeling ideas on reducing traction energy consumption and improving regenerative energy utilization, and find this work a useful reference.

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ISBN 10:  9811577846 ISBN 13:  9789811577840
Verlag: Springer, 2020
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Li, Xiang; Yang, Xin
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ISBN 10: 9811577870 ISBN 13: 9789811577871
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