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http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/1450| Optimización multiobjetivo para la planificación de transporte público aplicando técnicas metaheurísticas Multiobjective optimization for public transport planning using metaheuristic | |
| DAVID PENA MORALES | |
| ANDREY CHERNYKH | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| Algoritmos evolutivos Optimización multiobjetivo Transporte público Evolutionary algorithms Multiobjective optimization Public transportation | |
| El transporte público es un tema importante para el desarrollo de las ciudades, dado que afecta directamente el bienestar de las personas que deben trasladarse por trabajo, estudio, asistencia médica o entretenimiento. La calidad del servicio debe garantizar una experiencia que cumpla con criterios como disponibilidad, comodidad, seguridad y tiempos de espera cortos. Por otro lado, las empresas proveedoras del servicio buscan reducir los costos de operación (combustible, mantenimiento o pago al conductor); por lo que, una asignación adecuada de la flota para cierta demanda de pasajeros reduce la circulación de vehículos semivacíos haciendo más rentable la operación, asimismo favorece con la descongestión de las vías y el impacto ambiental, al disminuir el consumo innecesario de combustible. El diseño de horarios y la calendarización de los vehículos forman parte de un conjunto de tareas importantes para la planificación de transporte público; ya que ambos dependen del estudio y optimización de la frecuencia de circulación, por consiguiente, es importante para evitar sobrecostos y mejorar la calidad del servicio percibida por el usuario; lo cual es esencial a la hora de proponer al transporte público como una opción atractiva frente al transporte privado. En esta tesis se propone un algoritmo evolutivo multiobjetivo para la creación de horarios utilizando vehículos de diferentes tipos (diferente capacidad y costo de funcionamiento), considerando las restricciones de las entidades gubernamentales para los sistemas de transporte público en el contexto de ciudades inteligentes. Los objetivos en conflicto abordados son: la minimización del costo total de circulación, que afecta al operador, y la minimización del número de pasajeros que no pueden trasladarse en un periodo de tiempo, lo cual supone una reducción en la congestión de los vehículos y menor tiempo de espera. Un conjunto de soluciones no-dominadas representa diferentes asignaciones de vehículos a un horario, que satisface un conjunto de viajes para una ruta definida, en este documento se presenta el análisis experimental realizado, asimismo la comparación entre los resultados obtenidos y aquellos generados por el algoritmo evolutivo multiobjetivo NSGA-II, en donde se evidencia un rendimiento competitivo del algoritmo propuesto en términos de convergencia y diversidad. Public transport is an important topic for the cities development, because it affects directly the people’s welfare when they move for working, studying, health care or entertainment. The quality of service must guarantee a good experience in terms such as comfort, safety, availability and shorter waiting time. On the other hand, the transport companies look for reducing the operational cost (e.g. fuel, maintenance or driver). Therefore, for a given passenger demand an appropriate fleet assignment can reduce the flux of empty vehicles, fuel consumption and the associated costs, helping to reduce traffic jams, negative environmental impact and operation costs. Timetabling and vehicle scheduling are important activities in public transport planning. The timetables depend on the study and optimization in vehicles’ frequency; hence, they are important to avoid additional costs and improve the quality of service perceived by users, which is essential to making public transport more attractive, and to increase its use compared to private transport methods. This paper presents a heuristic based on MOCell (a cellular genetic algorithm for multiobjective optimization) to create bus timetables using multiple vehicle types (i.e. different capacity and operating cost), considering restrictions of government agencies for public transport systems in the context of smart cities, also known as Intelligent Transport System (ITS). The conflicting objectives tackled in this work are the minimization of the overall cost, that affects the operator's business and the minimization of the number of passengers that cannot move in a time-period, which suppose a reduction in vehicles overload and less waiting time. A set of non-dominated solutions represents different assignments of vehicles covering a given set of trips in a defined route, this document includes the experimental analysis and the comparison between the results and the non-dominated sets provided by a multiobjective evolutionary algorithm known as NSGA-II, this study shows a competitive performance of the proposed algorithm in terms of convergence and diversity. | |
| 2017 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Peña Morales, D. 2017. Optimización multiobjetivo para la planificación de transporte público aplicando técnicas metaheurísticas. Tesis de Maestría en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California. 83 pp. | |
| SISTEMAS DE TRÁNSITO URBANO | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ciencias de la Computación |
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| tesis_Peña_Morales_David_09_ago_2017.pdf | Versión completa de la tesis | 5.86 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |