Ferramenta de suporte ao projeto de sistemas flexíveis de transporte público de passageiros

Tese de Doutoramento em Engenharia Industrial e de Sistemas.As áreas rurais, com densidades populacionais baixas, apresentam desafios à mobilidade das suas populações. Os serviços de transporte público regular têm-se mostrado ineficazes e ineficientes levando os operadores de transporte coletivo a reduzir a sua oferta e a diminuir a qualidade do serviço oferecido. Em alternativa aos serviços regulares de transporte, alguns estudos têm vindo a mostrar as vantagens da implementação de sistemas de transportes flexíveis, em particular, transportes a pedido (DRT - Demand Responsive Transport). No entanto, os principais resultados observados nos estudos realizados apontam para a existência de várias dificuldades para o sucesso dos DRTs (aspetos legais, organizacionais, financeiros, etc.), assim como para a inexistência de ferramentas de apoio capazes de auxiliar os decisores nas etapas do planeamento estratégico e tático, antes mesmo de proceder à sua implementação. No sentido de minorar ou colmatar as lacunas referidas, esta tese pretende contribuir para uma discussão abrangente destes sistemas de transporte e propor uma nova ferramenta de suporte ao projeto de sistemas DRT. A ferramenta proposta integra um sistema de apoio à decisão (SAD) concebido para estimar o desempenho operacional de diferentes configurações a implementar, permitindo optar pela melhor solução encontrada. O SAD é suportado por um modelo de simulação microscópica do funcionamento do sistema, e inclui métodos de solução para diferentes variantes do problema de otimização de rotas e escalas encontradas neste tipo de serviços de transporte, para além de uma framework para a avaliação da sustentabilidade das soluções. Na validação do SAD desenvolvido, utilizou-se um estudo de caso português. Os resultados dos testes efetuados permitiram evidenciar as potencialidades da ferramenta proposta. Adicionalmente, a avaliação da sustentabilidade da solução permitiu identificar a difícil sustentabilidade financeira deste tipo de sistemas, mas também as suas vantagens em termos sociais e ambientais que poderão justificar a sua adoção.Rural areas with low population densities, present challenges to mobility of their populations. The regular public transport services have proved quite ineffective and inefficient leading transport operators to reduce their supply and their services quality. As an alternative to regular services, some studies have come to show the advantages of the implementation of flexible transport systems, as demand responsive transport (DRT). However, the main results obtained in the studies scope point both to the existence of different types of difficulties to the DRTs success (legal, organizational, financial aspects, etc.), and the lack of supporting tools that can assist decision makers in both strategic and tactical planning, even before proceeding to implement. In order to overcome these shortcomings, this thesis intends to discuss broadly these transport systems and to present a new tool to support the design of DRT systems. The proposed tool integrates a decision support system (DSS) specifically designed to assess the operating performance of different alternative system configurations to be implemented, allowing to choose the best solution found. The DSS is supported by a microscopic simulation model of the system operation, and even includes solution methods for different variants of the vehicle routing problem found in this type of transportation services, furthermore a framework to evaluate the solutions sustainability. To validate the developed DSS, we used a Portuguese case study. The test results allowed highlighting the DSS potentialities. Additionally, the solution sustainability assessment identified the hard financial self-sustaining of this type of systems, but also their advantages in both social and environmental impact that will probably be sufficient to justify its implementation.Fundação para a Ciência e Tecnologia SFRH/BD/60776/2009

Solución del problema de enrutamiento de vehículos con entregas y recogidas simultáneas : Una nueva matheurística

Este libro, producto de mi tesis doctoral, presenta una metodología para resolver el problema de enrutamiento de vehículos homogéneos con recogidas y entregas simultáneas (VRPSPD) utilizando matheurística formada por el algoritmo genético especializado Chu -Beasley y técnicas exactas de programación lineal de enteros mixtos, basadas en el procedimiento Branch -and- Bound, aplicado a la mejor configuración obtenida del algoritmo genético con el apoyo de métodos heurísticos constructivos en la determinación de los subproblemas, que hacen parte de la generación de la población inicial, necesaria en la etapa de mejora local. El problema considera un conjunto de clientes, cuyas demandas de recogida y entrega de productos o personas son conocidas, y cuyo objetivo es obtener el conjunto de rutas de costo mínimo, que permitan satisfacer la demanda de los clientes, considerando las respectivas limitaciones del sistema y los vehículos necesarios para completar el mismo. En su desarrollo se consideraron los siguientes aspectos: · Fundamentación teórica del problema de ruteo de vehículos con entregas y recogidas simultáneas. · Diseño metodológico para el desarrollo del contenido del libro. · Experimentos computacionales: La metodología desarrollada se implementa en C ++, y se utiliza un software de resolución CPLEX para encontrar la solución. La eficiencia de la implementación del algoritmo se verifica con el uso de instancias de prueba disponibles en la literatura especializada, obteniendo buenos resultados en las pruebas en tiempos de cómputo relativamente cortos

Pickup and delivery problem using metaheuristics techniques

Dial-a-ride problem (DARP) is an optimization problem which deals with the minimization of the cost of the provided service where the customers are provided a door-to-door service based on their requests. This optimization model presented in earlier studies, is considered in this study. Due to the non-linear nature of the objective function the traditional optimization methods are plagued with the problem of converging to a local minima. To overcome this pitfall we use metaheuristics namely Simulated Annealing (SA), Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA) and Artificial Immune System (AIS). From the results obtained, we conclude that Artificial Immune System method effectively tackles this optimization problem by providing us with optimal solutions. Crown Copyright (C) 2011 Published by Elsevier Ltd. All rights reserved