Resumen

El problema del horario (TTP) y el de la programación de vehículos (VSP) son dos problemas indispensables en el proceso de planificación del transporte público. Suelen resolverse de forma secuencial, lo que compromete la optimalidad de las soluciones resultantes. Para obtener mejores resultados, surgen algunos enfoques integrados para resolver el TTP y el VSP como un problema integrado. En los enfoques integrados existentes, la comodidad de los pasajeros en el autobús y la incertidumbre en el mundo real rara vez se tienen en cuenta. Para proporcionar un mejor servicio a los pasajeros y mejorar la robustez de la programación, estudiamos la optimización integrada de TTP y VSP con incertidumbre. En este trabajo, se propone un nuevo enfoque de optimización multiobjetivo con los objetivos de minimizar el coste de viaje de los pasajeros, el coste de programación de los vehículos y el coste de los viajes incompatibles. Mientras tanto, se aplica un algoritmo híbrido multiobjetivo, que es una combinación del algoritmo genético autoajustable (SGA), el algoritmo de búsqueda de grandes vecindarios (LNS) y el operador de separación de Pareto (PSO), para resolver el problema de optimización integrado. Los resultados experimentales muestran que el enfoque supera a los existentes en términos de nivel de servicio y robustez.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:ttp, vsp, enfoque novedoso de optimización multiobjetivo, proceso de planificación del transporte público, operador de separación de pareto, búsqueda de grandes vecindarios, algoritmo híbrido multiobjetivo, coste de viaje de los pasajeros, coste de programación de los vehículos, problema de programación de los vehículos.
• Keywords:ttp, vsp, novel multiobjective optimization approach, public transit planning process, pareto separation operator, large neighborhood search, multiobjective hybrid algorithm, passenger travel cost, vehicle scheduling cost, vehicle scheduling problem