Resumen

Los andenes son fundamentales para garantizar la seguridad y la eficiencia de las operaciones ferroviarias en las estaciones, especialmente cuando se producen retrasos inesperados de los trenes. En este trabajo se estudia el problema de la reoptimización del andén en caso de retrasos de los trenes, donde la estación de tren se modela utilizando la discretización de los recursos tiempo-espacio de la vía del andén. Para resolver el problema de reoptimización, proponemos un modelo de programación lineal entera mixta (MILP), que minimiza la suma ponderada de los retrasos totales de los trenes y los costes de asignación de la vía del andén, sujeto a restricciones definidas por los requisitos operativos. Además, diseñamos un algoritmo heurístico eficiente para resolver el modelo MILP, de forma que pueda acelerar el proceso de reoptimización con una buena precisión de la solución. Además, se toma como ejemplo un caso real para mostrar la eficiencia y eficacia del modelo y el algoritmo propuestos. Los resultados computacionales muestran que el modelo MILP establecido en este trabajo puede describir con precisión la reoptimización de la plataforma del tren, y puede ser resuelto rápidamente por el algoritmo heurístico propuesto. Además, el modelo y el algoritmo desarrollados en este trabajo pueden proporcionar una herramienta eficaz de toma de decisiones asistida por ordenador para los despachadores de trenes en caso de retrasos de trenes.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:modelo, documento, modelo milp, retrasos de trenes, programación lineal entera mixta, costes de asignación de vías de andenes, algoritmo heurístico eficiente, buena precisión de la solución, tiempo de vía de andenes, retrasos totales de trenes
• Keywords:model, paper, milp model, train delays, mixed integer linear programming, platform track assignment costs, efficient heuristic algorithm, good solution precision, platform track time, total train delays