Hiperheurística para el planeamiento del transporte público

D. A. Rodríguez, P. P. Oteiza, N. B. Brignole

Resumen


Este artículo presenta un algoritmo que establece paradas y rutas de autobuses para extender líneas de transporte existentes. El algoritmo desarrollado se basa en una híperheurística, cuya característica principal es su capacidad para seleccionar y aplicar las metaheurísticas más convenientes en las diferentes etapas del proceso de búsqueda. Además, se muestra cómo se reducen los tiempos computacionales mediante programación paralela y una estrategia para minimizar el número de evaluaciones. El caso de estudio analizado surge de una necesidad existente en la ciudad de Bahía Blanca (Argentina), donde los vecinos han solicitado que el servicio de transporte público sea más accesible.


Palabras clave


Transporte público, hiperheurísticas, optimización, problema de localización y ruteo

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Referencias


  • Garau, C., Masala, F., Pinna, F. “Cagliari and smart urban mobility: Analysis and comparison,” Cities. vol. 56, pp. 35-46, 2016, doi.org/10.1016/j.cities.2016.02.012
  • Prodhon, C., Prins, C., “A survey of recent research on locationrouting problems,” Eur. J. Oper. Res., vol. 238, no 1, pp. 1-17, 2014.
  • Chandra Mohan B., Baskaran, R. “A survey: Ant Colony Optimization based recent research and implementation on several engineering domain,” Expert. Syst. Appl., vol. 39, no 4, pp. 4618-4627, 2012.
  • Nagy, G., Salhi, S. “Location-routing: Issues, models and methods,” Eur. J. Oper. Res., vol. 177, no. 2, pp. 649-672, 2007.
  • Wolsey, L. A. (2000). Integer programming. IIE Transactions, 32(273- 285), 2-58.
  • Lenstra, J.K., Kan, A.H.G. “Complexity of vehicle routing and scheduling problems,” Networks, vol.11, no. 2, pp. 221-227, 1981
  • Sörensen, K. “Metaheuristics - the metaphor exposed,” Int. T. Oper. Res. vol. 00, pp. 1-16, 2013, DOI: 10.1111/itor.12001
  • Boussaïd, I., Lepagnot, J., Siarry, P. “A survey on optimization metaheuristics”. Inf. Sci. 237, 82-117, 2013.
  • Wolpert, D.H., Macready, W.G. “No free lunch theorems for optimization,” Evol. Comput, in IEEE Transactions, vol. 1, no. 1, pp. 67-82, 1997.
  • Cowling, P., Kendall, G., Soubeiga, E. “A hyperheuristic approach to scheduling a sales summit,” in Practice and Theory of Automated Timetabling III (Springer Berlin Heidelberg. 2001, pp. 176-190.
  • Burke, E., Kendall, G., Newall, J., Hart, E., Ross, P., Schulenburg, S. “Hyper-heuristics: An emerging direction in modern search technology,” In Handbook of metaheuristics, Springer US, 2003, pp. 457-474
  • Ross, P. Hyper-heuristics. In Search methodologies, pp. 529-556, Springer US, 2005.
  • Burke, E.K., Gendreau, M., Hyde, M., Kendall, G., Ochoa, G., Özcan, E., Qu, R. “Hyper-heuristics: A survey of the state of the art”, J. Oper. Res. Soc. Vol. 64, no 12, pp. 1695-1724, 2013.
  • Reeves, C.R. Modern heuristic techniques for combinatorial problems, John Wiley & Sons, Inc, 1993, 320p..
  • Luke, S. Essentials of metaheuristics. Lulu, second edition, 2013, 261p.
  • Haupt, R.L., Haupt, S.E. Practical genetic algorithms. New Jersey. John Wiley & Sons, 2004.
  • Dorigo, M. “Ant Colony Optimization and Swarm Intelligence” in Proc. 5th International Workshop, ANTS, vol. 4150, Springer, US, 2006.
  • Kirkpatrick, S., Gelatt, C.D., Vecchi, M.P. “Optimization by simulated annealing,” Science, vol. 220, no. 4598, pp. 671-680,1983
  • Rodríguez, D.A., Olivera, A.C., Brignole, N.B. “Hiperheurística Diseñada para un Problema de Localización.” Mec. Comp. Vol XXXIII, pp. 2513-2521, 2014.
  • GAMS. Development Corporation. GAMS. The Solver Manuals. San Francisco, CA, USA, 2013.




DOI: http://dx.doi.org/10.31908/19098367.3709

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