A strategy for clustering students minimizing the number of bus stops for solving the school bus routing problem

In this work we tackle the bus stop selection step for the School Bus Routing Problem (SBRP). Our goal is to minimize the number of bus stops in order to assign all students to a bus stop respecting a home-to-bus-stop walking distance constraint. Our strategy creates a large number of possible bus stops points in a road network and uses a pseudo-random constructive heuristic algorithm to assign students to a bus stops. Our approach is tested on a real georeferenced data of a Brazilian city and is compared with a different methodology. Results demonstrate that the proposed approach is able to find good solutions for this optimization problem. Besides, the higher the number of possible points to install bus stops, the smaller is the number of bus stops required to attend all students

Ruteo de buses escolares con consideraciones ambientales mediante Búsqueda Tabú Granular1

En el contexto actual es importante que el ruteo de buses escolares (SBRP) además de la eficiencia aborde también las dimensiones social y ambiental, para garantizar soluciones sostenibles. La dimensión ambiental ha sido abordada ampliamente en el VRP, sin embargo, el SBRP no ha contado con la misma suerte, a pesar de que existen estudios sobre la relación entre los problemas ambientales en el trasporte escolar y salud de los niños, no obstante, no se encuentran trabajos que aborden la dimensión ambiental en el ruteo de buses escolares, en tal sentido este artículo aborda el SBRP con consideraciones ambientales. Se formula un modelo matemático que minimiza el consumo de combustible, que se calcula en función de la distancia recorrida, el peso de los vehículos y el de los estudiantes. El modelo es resuelto de manera óptima para instancias pequeñas, y para instancias de mayor tamaño se emplea un algoritmo basado en Búsqueda Tabú Granular. La solución inicial es generada por el algoritmo de ahorros. Se evalúa el rendimiento del algoritmo comparando los tiempos y valores de función objetivo con respecto al método exacto, la meta heurística generó soluciones 99,96% en promedio más rápido que el método exacto y generó soluciones con valor de función objetivo alejado en promedio 13,98% de las del método exacto. En este trabajo se hace una extensión al SBRP, adicionando la dimensión ambiental, aproximado el consumo de combustible en función de la distancia y el peso