Impacts from transportation measures in national appraisal guidelines: coverage and practices

Holmen, R.B., Biesinger, B., Hindriks, I., (2022). Impacts from transportation measures in national appraisal guidelines: coverage and practices. Archives ofTransport, 63(3), 67-111. DOI: https://doi.org/10.5604/01.3001.0015.9928Transportation appraisal has a potential important role in prioritization of transportation investment projects and other transportation measures. Appraisal practices vary much over countries and time, but these differences are not fully known. More knowledge on the variation in practices may contribute to smoother knowledge exchange between countries and more informed choices in the further development of each national practice. In this paper, we present both an updated mapping and a meta-analysis of impact coverage in national appraisal guidelines for transportation measures and spatial measures more generally. Our updated mapping of impact coverage covers 18 national and regional guideline sets and 44 sorts of impact. It shows rather similar overall impact coverage in the reviewed guide-lines for economic, social and environmental impacts. The most advanced appraisal practices are found in Northern and Western Europe and Oceania. We find that supplementary quantitative analyses are most common for economic impacts, while multi-criteria analyses are most common for environmental impacts. Our meta-analysis covers ours and 15 earlier impact mappings, jointly covering 42 countries and regions. In this examination, we show how impact cover-age in appraisal practices has improved over time, particularly for environmental, user and wider economic impacts. The meta-analysis also reveals that Western and Northern European and Oceanian countries and dependencies have had the widest impact coverage from 1998 to 2020, both in CB and overall. To examine what characterize countries with broad and narrow impact coverage, we have applied econometric regression models that are linear (i.e. linear least squares), quasi-linear (i.e. Tobit) and fractional response-based (i.e. fractional probit and fractional logit). In these regression analyses, we control for study-specific characteristics and clustering the standard errors on countries. Our results show that the CB impact coverage tends to increase with economic wealth, equality and population size in developed countries, while we find no such patterns for overall impact coverage.publishedVersio

Episomal replication timing of γ-herpesviruses in latently infected cells

AbstractThis study addresses the timing of gammaherpesviral episomal DNA replication with respect to the cell cycle. For the first time we analyzed a rhadinovirus, the prototype Herpesvirus saimiri (HVS), and compared it to the lymphocryptovirus Epstein–Barr virus (EBV). Newly synthesized DNA of latently infected B- or T-cells was first BrdU-labeled; then we sorted the cells corresponding to cell cycle phases G0/1, G2/M, and S (4 fractions S1–S4) and performed anti-BrdU chromatin immunoprecipitation. Next, DNA of different viral gene loci was quantitatively detected together with cellular control genes of known replication time. The sensitive technique is further enhanced by an internal coprecipitation standard for increased precision. Both gammaherpesviruses replicated very early in S-phase, together with cellular euchromatin. Our work suggests that early S-phase DNA replication is a general characteristic of episomal herpesviral genomes

Complete solution archives for evolutionary combinatorial optimization : application to a competitive location and a stochastic vehicle routing problem

Zusammenfassung in deutscher SpracheHybride Metaheuristiken wurden in den letzten Jahrzehnten intensiv erforscht um schwierige kombinatorische Optimierungsprobleme zu lösen. In dieser Dissertation werden solche Hybridisierungen von Metaheuristiken mit auf Tree-Search basierenden Methoden untersucht, um Schwächen beider einzelnen Verfahren auszugleichen. Auf der einen Seite kommt es, insbesondere bei evolutionären Algorithmen, auf Grund der fehlenden Information zum bisherigen Suchverlauf oft zu unnötigen Re-evaluierungen, einem Verlust der Diversität und vorzeitiger Konvergenz. Auf der anderen Seite haben Tree-Search Methoden wie Branch-and-Bound häufig eine hohe Laufzeit und skalieren schlecht mit der Instanzgröße. Der Fokus dieser Arbeit liegt in der Hybridisierung dieser Methoden durch vollständige Trie-basierte Lösungsarchive innerhalb metaheuristischer Frameworks. Ein solches Lösungsarchiv speichert alle generierten Lösungskandidaten in einer effizienten baumbasierten Datenstruktur und vermeidet dadurch Duplikate. Bei jedem Auftreten einer Duplikatlösung wird diese in eine garantiert neue, üblicherweise ähnliche Lösung direkt vom Archiv konvertiert. Wendet man dieses Lösungsarchiv innerhalb einer Metaheuristik an, wird diese dadurch im Prinzip zu einem vollständigen, exakten Suchalgorithmus, der eine optimale Lösung bei genügend langer Laufzeit garantiert findet. Obwohl dieser Fall normalerweise nur bei kleineren Instanzen auftritt, kann das Archiv die Performance der Metaheuristik verbessern, selbst wenn der Algorithmus vorzeitig abgebrochen wird. In dieser Dissertation werden solche Lösungsarchive detailliert untersucht, mit fortgeschrittenen Verfahren erweitert und auf zwei praxisrelevante Problemstellungen angewandt. Die erste betrachtete Problemstellung ist das Competitive Facility Location Problem, in dem zwei nicht kooperative Unternehmen, ein Leader und ein Follower, durch Auswählen von Filialstandorten um Marktanteile konkurrieren. Wir betrachten sechs verschiedene Szenarien für das Kundenverhalten und die Art des Bedarfs um die Marktanteile für den Leader und den Follower zu berechnen und präsentieren mathematische Modelle für jedes dieser Szenarien. Wir stellen einen heuristischen Ansatz vor, der auf einem fortgeschrittenen evolutionärem Algorithmus und einem Lösungsarchiv mit randomisierter Baumstruktur basiert. Der Algorithmus nutzt eine eingebettete lokale Suche und Tabu\-suche, die mit dem Lösungsarchiv auf vier verschiedene Arten kombiniert werden. Die hohe Laufzeit der Lösungsevaluierung wird durch ein multi-level Evaluierungsschema reduziert, welches einen Greedy-Algorithmus und ein Mixed Integer Linear Programming Modell kombiniert einsetzt. Da dieses Problem sowohl eine kompakte Lösungsrepräsentierung besitzt, da nur die Standorte des Leaders gespeichert werden, als auch eine teure Evaluierungsfunktion hat, die aus dem Finden optimaler Standorte für den Follower besteht, konnte mit dem Lösungsarchiv eine substantielle Verbesserung der finalen Lösungsgüte erreicht werden. Die zweite Problemstellung ist das Generalized Vehicle In diesem Evaluierungsschema wird die Kapazität des Fahrzeugs und die Wahrscheinlichkeitsverteilungen des Bedarfs in den Clustern herab skaliert. Die zweite Metaheuristik ist ein genetischer Algorithmus, der ein vollständiges Trie-basiertes Lösungsarchiv benutzt. Das Archiv wird mit einer Bounding Erweiterung versehen, die Teile des Suchbereichs wegschneidet, welche garantiert keine optimale Lösung beinhalten. Empirische Resultate zeigen, dass der exakte Algorithmus nur kleinere Instanzen lösen kann, aber beide Metaheuristiken gut für größere Instanzen eingesetzt werden können. Das Lösungsarchiv stellte sich auch für dieses Problem als wichtiger Teil des genetischen Algorithmus heraus und gemeinsam mit der Bounding Erweiterung war es möglich, optimale oder nahezu optimale Lösungen für viele Benchmark Instanzen zu finden. Die Resultate der entwickelten Algorithmen für die vorgestellten Probleme zeigen insgesamt, dass vollständige Trie-basierte Lösungsarchive in der Lage sind, die Performance von evolutionären Algorithmen für kombinatorische Optimierungsprobleme mit einer kompakten Lösungsrepräsentierung und zeitaufwändiger Evaluierungsfunktion signifikant zu steigern. Erweiterungen für Lösungsarchive, die deren Baumstruktur ausnutzen, können zu substantiellen Verbesserungen der Metaheuristik führen. Diese Dissertation zeigt, dass die Kombination aus evolutionären Algorithmen und Lösungsarchiven zu neuen state-of-the-art Lösungsverfahren in dem Gebiet der Standort- und Routenplanung führen können.Hybrid metaheuristics for solving hard combinatorial optimization problems have been intensively studied over the last few decades. This thesis considers such a hybridization of metaheuristics and tree search methods to overcome some weaknesses of each individual method. On the one hand, especially in evolutionary algorithms the lack of information on the search history usually leads to unnecessary re-evaluations, a loss of diversity, and premature convergence. On the other hand, tree search methods like branch-and-bound frequently have a high run-time requirement and scale not so well with the instance size. The focus of this thesis lies in the hybridization of these methods using complete trie-based solution archives within a metaheuristic framework. Such a solution archive stores all generated solution candidates in an efficient tree data structure and thereby avoids duplicates. Whenever a potential duplicate solution is identified it is converted into a guaranteed new, usually similar solution directly by the archive. Applying this archive to a metaheuristic turns it, in principle, into a complete exact search algorithm which finds an optimal solution given enough time. Although this is usually only possible for smaller instances, even when prematurely terminated, using the archive can improve the performance of the metaheuristic. In this thesis such solution archives are investigated in detail, extended with more advanced techniques, and applied to two practical combinatorial optimization problems with real-world applications. The first considered problem is the competitive facility location problem, in which two non-cooperating companies, a leader and a follower, compete for market share by choosing locations for opening stores. We consider six different customer behavior scenarios and demand models to compute the market share for the leader and the follower and present mathematical models for each of them. We approach this problem heuristically with an advanced evolutionary algorithm using a solution archive with a randomized trie structure. The algorithm employs an embedded local and tabu search procedure which is combined with the solution archive in four different ways. The substantial time consumption of the solution evaluation is reduced by utilizing a multi-level evaluation scheme using a greedy algorithm and a mixed integer programming formulation in a combined way. As this problem comprises both, a compact solution representation by only storing the locations for the leader and an expensive evaluation function consisting of computing optimal locations for the follower, using a solution archive results in a substantial improvement of the final solution quality. The second problem is the generalized vehicle routing problem with stochastic demands and the vehicle capacity and the probability distributions of the cluster demands. The second metaheuristic is a genetic algorithm using a complete trie-based solution archive. This archive is further extended with a bounding procedure to cut off areas of the solution space that evidently cannot contain optimal solutions. Computational results show that while the exact algorithm is only able to solve smaller instances, both metaheuristics can be used well for larger instances. The solution archive turned out to be, also for this problem, an important component of the genetic algorithm and together with the bounding procedure the approach was able to find optimal or near-optimal results for many benchmark instances. The overall results of the computational tests of the developed algorithms for these problems show that complete trie-based solution archives are able to significantly boost the performance of evolutionary algorithms for combinatorial optimization problems with a compact solution representation and a time-consuming evaluation function. When properly designed, extensions to the solution archive exploiting their tree structure can lead to significant improvements of the metaheuristic. This thesis shows that the combination of evolutionary algorithms with solution archives can lead to new state-of-the-art algorithms in the area of location and routing problems.15

Enhancing an evolutionary algorithm with a solution archive to reconstruct cross cut shredded text documents

Zsfassung in dt. SpracheIn dieser Arbeit wird eine Methode vorgestellt, die existierende Metaheuristiken für das Reconstruction of Cross-Cut Shredded Text Documents (RCCSTD) Problem verbessert. Um dieses Ziel zu erreichen wurde ein memetischer Algorithmus durch ein Lösungsarchiv erweitert, welches auf zwei unterschiedliche Arten implementiert wurde. Zuletzt werden die Resultate verglichen, die durch das Verwenden des Lösungsarchiv mit verschiedenen Konfigurationen des memetischen Algorithmus entstanden sind.Cross-Cut zerkleinerte Textdokumente sind Dokumente, die von einem Papierschredder in rechteckige Teile zerschnitten wurden. Das Ziel ist, diese Teile so zusammenzusetzen, damit das Originaldokument wieder rekonstruiert wird. Da dieses Problem NP-vollständig ist, existieren diverse heuristische Lösungsansätze. Einige der besten Ergebnisse liefert ein memetischer Algorithmus (MA), der eine Erweiterung eines evolutionären Algorithmus (EA) darstellt, d.h. eine populationsbasierte Metaheuristik. Eines der größten Probleme solcher Algorithmen ist der Verlust von Diversität in späteren Generationen, da viele gleiche Lösungen generiert werden. Um dieses Problem zu umgehen, können schon besuchte Lösungen in einem Lösungsarchiv gespeichert und nachgeschlagen werden, sodass nur neue Lösungen vom EA akzeptiert werden. Die Einfüge- und Suchmethode für die benötigte Datenstruktur muss so effizient wie möglich sein, da alle vom EA generierten Lösungen in dem Archiv gespeichert und nachgeschlagen werden. Eine weitere Anforderung ist, dass, wenn eine Duplikatlösung gefunden wurde, eine neue Lösung effizient generiert wird. Eine Trie-basierte Datenstruktur erfüllt alle Anforderungen, da die Einfüge- und Suchmethode in $O(h)$ läuft, wobei $h$ die Höhe des Tries ist, die wiederum durch die Größe des Inputs beschränkt ist.Zuerst wurde eine geeignete Lösungsrepräsentation entwickelt -- die Integer-IDs der Schnipsel in einem Array, das den rechten und den unteren Nachbar von jedem Schnipsel enthält. Mit dieser Repräsentation wurde die maximale Größe einer Lösung im Vergleich zu der bisherigen drastisch reduziert, die die absoluten Positionen der Schnipsel speicherte.Es wurden zwei verschiedene Strategien entwickelt, um neue, noch unbesuchte Lösungen zu generieren. In der ersten Methode wurde ein zufälliger Permutationspunkt gewählt. Von diesem Punkt aus wurde die Entscheidung, welches Schnipsel als nächstes gewählt wird, ausschließlich auf Basis einer Liste von verfügbaren Schnipseln, die in jedem Trie-Knoten gespeichert wird, getroffen. Diese Liste enthält alle Schnipsel, die auf dieser Ebene eingefügt werden können. Das verdeutlicht auch die Schwierigkeit dieser Methode -- nicht alle Schnipsel können auf jeder Ebene eingefügt werden und manchmal kann sogar nur ein Schnipsel auf der Ebene gewählt werden. Die zweite Methode basiert auch auf einem zufällig gewählten Permutationspunkt. Auf diesem Punkt wird der Schnipsel, der in der Duplikatlösung auf diesem Level eingefügt wurde, mit einem verfügbaren Schnipsel getauscht. In diesem Fall kann die Liste der verfügbaren Schnipsel leichter berechnet werden.Schlussendlich wurde das Archiv auf diversen Instanzen mit verschiedenen Schnittmustern (daher auch unterschiedlichen Größen) getestet. Es wurde getestet, ob das Lösungsarchiv mit gleichem Zeitaufwand dem memetischen Algorithmus hilft, eine bessere Lösung zu finden. Die Ergebnisse zeigten auf, dass in den meisten Fällen der memetische Algorithmus in Kombination mit dem Lösungsarchiv nur genauso gut wie der memetische Algorithmus alleine ist. Das kommt unter Anderem daher, dass das Lösungsarchiv einen riesigen Speicherbedarf hat, was das Testen deutlich erschwerte.In this thesis a method for improving existing metaheuristics for the Reconstruction of Cross-Cut Shredded Text Documents (RCCSTD) problem is presented. For this purpose a memetic algorithm is enhanced by a solution archive, which is implemented in two different ways.Finally, the results of using the solution archive with different configurations of the memetic algorithm are compared to each other.Cross-cut shredded text documents are documents that are cut in rectangular pieces using a shredding device. The aim is to fit the pieces in such a way next to each other so that the original document is reconstructed. Since this problem is NP-complete several heuristic approaches exist. Some of the best results are delivered by a memetic algorithm (MA), which is an extension of an evolutionary algorithm (EA), i.e., a population based metaheuristic. One of the main problems of this kind of algorithms is the loss of diversity in later generations because a lot of solutions are equal to each other.To circumvent this problem, already generated solutions can be stored and looked up in a solution archive so that only new solutions are accepted by the EA. The insert and the search method for this datastructure have to be as efficient as possible because all solutions generated by the EA are inserted and looked up in the archive. Another requirement of the solution archive is to generate a new solution efficiently if a duplicate was found. A trie-based datastructure meets all the requirements since insertion and search run in time O(h) where h is the height of the trie, which is bounded by the size of the input.First an appropiate solution representation is developed-an array of shreds, which are represented by their integer IDs, containg the right and the bottom neighbor of each shred. With this representation the maximum solution size is drastically reduced compared to the currently used representation which stores the absolute positions of the shreds.Two different strategies for generating new, yet unvisited, solutions are presented. In the first method a random permutation point is chosen.From this point on the decision which shred is chosen is entirely based on a list of available shreds, which is stored in each trie node. This list contains all shreds that can possibly be inserted at this level, which reveals also the difficulty of this approach-not all shreds can be chosen on every level and sometimes there is even only one shred left to choose. The second method is also based on a random permuation point. On that point the shred that has been inserted in the duplicate solution is swapped with an available shred. In this case the list of available shreds can be computed more easily.In the end the archive is tested on several instances with different cutting patterns, thus different sizes. It was tested if the solution archive helps the memetic algorithm to find a better solution in the same amount of time. The results showed that in most cases the memetic algorithm in combinaion with the solution archive performed only as good as the memetic algorithm alone. This is also because of the vast memory consumption of the solution archive, which made testing very difficult.7

Persona Design Methodology for Work-Commute Travel Behaviour Using Latent Class Cluster Analysis

The present study proposes a new methodology that combines quantitative and qualitative data for the generation of representative personas for commuters. The profiles can be used to better understand their travel behaviour and mode choices. The research is based on the example of the region of Agder in Norway and aims to overcome the persona development shortcomings identified by previous researchers. Data from a regional travel behaviour survey (N= 1 849) is analysed using latent class cluster analysis (LCCA), and enriched with qualitative input from 32 interviews, and information provided by an expert panel. This results in a set of 20 representative persona profiles for the case study region. The proposed methodology is easily replicable in other urban networks and has the potential to provide insight into the mobility behaviour and needs of specific groups of people in order to adapt the transport services and encourage climate-friendly behaviour

Metaheuristic Hybrids

International audienc