ASIGNACIÓN DE FRECUENCIAS ÓPTIMAS, A TRAVÉS DE UN MODELO MULTIOBJETIVO, PARA UN SISTEMA BRT
En este artículo se aborda el problema de optimización de frecuencias en un Sistema Integrado de Transporte Público (SITP). La metodología aplicada se centró en encontrar la frecuencia óptima de despacho de buses en diferentes rutas. El modelo planteado se aplicó a una reducción del SITP en la ciuda...
- Autores:
-
Galindres Guancha, Diego Armando
Soto Mejía, Jose Adalberto
Estrada Mejía, Sandra
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/4941
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4941
https://doi.org/10.24050/reia.v13i26.743
- Palabra clave:
- Bus Rapid Transit (BRT)
Frecuencias de despacho
Modelo de optimización
Sistema Integrado de Transporte Público (SITP)
Tiempo de espera
Tiempo de viaje.
Optimización multiobjetivo
- Rights
- openAccess
- License
- Revista EIA - 2017
id |
REIA2_365ea53a25ce667ed4d62d680ae5e700 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repository.eia.edu.co:11190/4941 |
network_acronym_str |
REIA2 |
network_name_str |
Repositorio EIA . |
repository_id_str |
|
dc.title.spa.fl_str_mv |
ASIGNACIÓN DE FRECUENCIAS ÓPTIMAS, A TRAVÉS DE UN MODELO MULTIOBJETIVO, PARA UN SISTEMA BRT |
dc.title.translated.eng.fl_str_mv |
ASIGNACIÓN DE FRECUENCIAS ÓPTIMAS, A TRAVÉS DE UN MODELO MULTIOBJETIVO, PARA UN SISTEMA BRT |
title |
ASIGNACIÓN DE FRECUENCIAS ÓPTIMAS, A TRAVÉS DE UN MODELO MULTIOBJETIVO, PARA UN SISTEMA BRT |
spellingShingle |
ASIGNACIÓN DE FRECUENCIAS ÓPTIMAS, A TRAVÉS DE UN MODELO MULTIOBJETIVO, PARA UN SISTEMA BRT Bus Rapid Transit (BRT) Frecuencias de despacho Modelo de optimización Sistema Integrado de Transporte Público (SITP) Tiempo de espera Tiempo de viaje. Optimización multiobjetivo |
title_short |
ASIGNACIÓN DE FRECUENCIAS ÓPTIMAS, A TRAVÉS DE UN MODELO MULTIOBJETIVO, PARA UN SISTEMA BRT |
title_full |
ASIGNACIÓN DE FRECUENCIAS ÓPTIMAS, A TRAVÉS DE UN MODELO MULTIOBJETIVO, PARA UN SISTEMA BRT |
title_fullStr |
ASIGNACIÓN DE FRECUENCIAS ÓPTIMAS, A TRAVÉS DE UN MODELO MULTIOBJETIVO, PARA UN SISTEMA BRT |
title_full_unstemmed |
ASIGNACIÓN DE FRECUENCIAS ÓPTIMAS, A TRAVÉS DE UN MODELO MULTIOBJETIVO, PARA UN SISTEMA BRT |
title_sort |
ASIGNACIÓN DE FRECUENCIAS ÓPTIMAS, A TRAVÉS DE UN MODELO MULTIOBJETIVO, PARA UN SISTEMA BRT |
dc.creator.fl_str_mv |
Galindres Guancha, Diego Armando Soto Mejía, Jose Adalberto Estrada Mejía, Sandra |
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv |
Galindres Guancha, Diego Armando Soto Mejía, Jose Adalberto Estrada Mejía, Sandra |
dc.subject.spa.fl_str_mv |
Bus Rapid Transit (BRT) Frecuencias de despacho Modelo de optimización Sistema Integrado de Transporte Público (SITP) Tiempo de espera Tiempo de viaje. Optimización multiobjetivo |
topic |
Bus Rapid Transit (BRT) Frecuencias de despacho Modelo de optimización Sistema Integrado de Transporte Público (SITP) Tiempo de espera Tiempo de viaje. Optimización multiobjetivo |
description |
En este artículo se aborda el problema de optimización de frecuencias en un Sistema Integrado de Transporte Público (SITP). La metodología aplicada se centró en encontrar la frecuencia óptima de despacho de buses en diferentes rutas. El modelo planteado se aplicó a una reducción del SITP en la ciudad de Pereira (Risaralda, Colombia), el cual es del tipo Bus Rapid Transit (BRT).La frecuencia óptima se determina de acuerdo a la demanda de viajes estimada, la capacidad de los buses, y el tamaño de la flota disponible. Se propone una función multiobjetivo que minimiza el tiempo de parada en las estaciones, los costos económicos de las empresas operadoras y una penalización adicional que se da cuando un usuario debe esperar por un segundo bus. Finalmente se propone una metodología para escoger los ponderadores de la función objetivoEl modelo fue resuelto mediante un Algoritmo Genético (AG). Las frecuencias de despacho fueron acotadas, logrando una disminución del espacio de soluciones, obteniéndose como respuesta intervalos de despacho operables. El modelo fue probado en diferentes escenarios con una demanda baja, media y alta, con el fin de evidenciar los cambios en la calidad del servicio, y establecer una política de despacho adecuada. |
publishDate |
2017 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2017-03-05 00:00:00 2022-06-17T20:18:48Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2017-03-05 00:00:00 2022-06-17T20:18:48Z |
dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2017-03-05 |
dc.type.spa.fl_str_mv |
Artículo de revista |
dc.type.eng.fl_str_mv |
Journal article |
dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 |
dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
dc.type.version.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/ARTREF |
dc.type.coarversion.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.issn.none.fl_str_mv |
1794-1237 |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4941 |
dc.identifier.doi.none.fl_str_mv |
10.24050/reia.v13i26.743 |
dc.identifier.eissn.none.fl_str_mv |
2463-0950 |
dc.identifier.url.none.fl_str_mv |
https://doi.org/10.24050/reia.v13i26.743 |
identifier_str_mv |
1794-1237 10.24050/reia.v13i26.743 2463-0950 |
url |
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4941 https://doi.org/10.24050/reia.v13i26.743 |
dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.references.spa.fl_str_mv |
Baaj, M. Mahmassani, H. (1991). “An AI-based approach for transit route system planning and design”. Journal of Advanced Transportation, 25(2):187–210. Ceder, A. Public Transit Planning and Operation. UK. Elsevier. 2007. 4 – 8 Disponible en: http://www.chinautc.com/information/manage/UNCC_Editor/uploadfile/20091110111131356.pdf Cervero, R. (2013). “Bus Rapid Transit (BRT): An Efficient and Competitive Mode of Public Transport”. Reporte para: European Automobile Manufacturers Association. Working Paper 2013-01. Disponible en: http://iurd.berkeley.edu/wp/2013-01.pdf Cepeda, M. Cominetti, R. Florian, M. (2006). “A frequency based assignment model for congested transit networks with strict capacity constraints: characterization and computation of equilibria.” Transportation Research Part B 40, 437–459 Disponible en: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0191261505000743 Cortés, C. Jara, P. Moreno, E. (2012). “Stochastic Transit Equilibrium”. Transportation Research Part B 51. 29–44 Disponible en: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0191261513000210# Fan, W. Machemehl, R. (2004). “A Tabu Search based heuristic method for the transit route network design problem.” Computer Aided Scheduling of Public Transport. Part IV. 387–408 Disponible en: http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-540-73312-6_20 Fernández, J. Cea, J. Malbran, H. (2008). “Demand responsive urban public transport system design: methodology and application.” Transportation Research Part A 42 (7), 951–972. Disponible en: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0965856408000281 Holland, J. Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Applications to Biology, Control and Artificial Intelligence. Estados Unidos. Mit University Press Group Ltd. 1992. Huang, Z. Ren, G. y Liu, H. (2013). “Optimizing Bus Frequencies under Uncertain Demand: Case Study of the Transit Network in a Developing City”. Hindawi Publishing Corporation. Nanjing 210096. 1–10 Disponible en: http://www.hindawi.com/journals/mpe/2013/375084/ Kov, M. Fukuda, D. Yai T. (2011). “Optimizing Frequency of Bus Service in Mixed-Traffic Urban Street.” Asian Transport Studies. Volume 1, Issue 4, 352 – 367 Disponible en: http://www.academia.edu/1556133/Optimizing_frequency_of_bus_service_in_mixed-traffic_urban_street Lam, W.H.K., Cheung, C.Y., Poon, Y.F., 1998. “A study of train dwelling time at the Hong Kong Mass Transit Railway system.” Journal of Advanced Transportation 32, 285–296. Liebchen C. Peeters L. (2009). “Integral cycle bases for cyclic timetabling.” Discrete Optimization. 6. 98–109 Disponible en: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1572528608000674 Martínez, H. Mauttone, A. Urquhart, M (2013). “Formulación y meta heurística para el problema de la determinación de frecuencias en el transporte colectivo público”. Congreso Latino Iberoamericano de investigación operativa. Rio de Janeiro. Brasil. 4576–4586. Disponible en: http://www.din.uem.br/sbpo/sbpo2012/pdf/arq0145.pdf Rohani, M. Wijeyesekera, D. Karim, A. (2012). “Bus Operation, Quality Service and The Role of Bus Provider and Driver.” Malaysian Technical Universities Conference on Engineering & Technolog. Procedia Engineering (53) 167 – 178 Disponible en: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877705813001410 ShenLuhua, HanYin, JiangXinkai (2011) “Study on Method of Bus Service Frequency Optimal Model Based on Genetic Algorithm.” 3rd International Conference on Environmental Science and Information Application Technology. Procedia Environmental Sciences (10) 869 – 874 Disponible en: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1878029611003343 Spiess H. and Florian M. (1989). “Optimal strategies: a new assignment model for transit networks.” Transportation Research Part B, 23(2), 83-102. Disponible en: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0191261589900349 Quian, Y. Luo, J. Zeng, J. (2005). “Bus Departure Interval Optimization Considering Crowing Cost.” Journal of Theoretical and Applied Information Technology. Vol. 47 No.3. 1071–1075. Disponible en: http://www.jatit.org/volumes/Vol47No3/29Vol47No3.pdf Zhao, F., Zeng, X. (2008). “Optimization of transit route network, vehicle headways and timetables for large-scale transit networks.” European Journal of Operational Research 186, 841–855. Disponible en: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0377221707002184 Wirasinghe, S., Szplett, D. (1984). “An investigation of passenger interchange and train standing time at LRT stations: (ii) estimation of standing time.” Journal of Advanced Transportation 18, 13–24. |
dc.relation.bitstream.none.fl_str_mv |
https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/download/743/1020 |
dc.relation.citationedition.spa.fl_str_mv |
Núm. 26 , Año 2016 |
dc.relation.citationendpage.none.fl_str_mv |
152 |
dc.relation.citationissue.spa.fl_str_mv |
26 |
dc.relation.citationstartpage.none.fl_str_mv |
141 |
dc.relation.citationvolume.spa.fl_str_mv |
13 |
dc.relation.ispartofjournal.spa.fl_str_mv |
Revista EIA |
dc.rights.spa.fl_str_mv |
Revista EIA - 2017 |
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
rights_invalid_str_mv |
Revista EIA - 2017 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Fondo Editorial EIA - Universidad EIA |
dc.source.spa.fl_str_mv |
https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/743 |
institution |
Universidad EIA . |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repository.eia.edu.co/bitstreams/b808faeb-0bed-4af2-b14a-946ed09fb531/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
02e55fc9558f913e30fce59af18b8be5 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Universidad EIA |
repository.mail.fl_str_mv |
bdigital@metabiblioteca.com |
_version_ |
1814100904361590784 |
spelling |
Galindres Guancha, Diego Armando54e4828440605008018c7988e8865560300Soto Mejía, Jose Adalbertofa572681f2c4ea40abc93ab7c9a52434300Estrada Mejía, Sandra89e38bc8da1a4c0deb9e8879467786643002017-03-05 00:00:002022-06-17T20:18:48Z2017-03-05 00:00:002022-06-17T20:18:48Z2017-03-051794-1237https://repository.eia.edu.co/handle/11190/494110.24050/reia.v13i26.7432463-0950https://doi.org/10.24050/reia.v13i26.743En este artículo se aborda el problema de optimización de frecuencias en un Sistema Integrado de Transporte Público (SITP). La metodología aplicada se centró en encontrar la frecuencia óptima de despacho de buses en diferentes rutas. El modelo planteado se aplicó a una reducción del SITP en la ciudad de Pereira (Risaralda, Colombia), el cual es del tipo Bus Rapid Transit (BRT).La frecuencia óptima se determina de acuerdo a la demanda de viajes estimada, la capacidad de los buses, y el tamaño de la flota disponible. Se propone una función multiobjetivo que minimiza el tiempo de parada en las estaciones, los costos económicos de las empresas operadoras y una penalización adicional que se da cuando un usuario debe esperar por un segundo bus. Finalmente se propone una metodología para escoger los ponderadores de la función objetivoEl modelo fue resuelto mediante un Algoritmo Genético (AG). Las frecuencias de despacho fueron acotadas, logrando una disminución del espacio de soluciones, obteniéndose como respuesta intervalos de despacho operables. El modelo fue probado en diferentes escenarios con una demanda baja, media y alta, con el fin de evidenciar los cambios en la calidad del servicio, y establecer una política de despacho adecuada.En este artículo se aborda el problema de optimización de frecuencias en un Sistema Integrado de Transporte Público (SITP). La metodología aplicada se centró en encontrar la frecuencia óptima de despacho de buses en diferentes rutas. El modelo planteado se aplicó a una reducción del SITP en la ciudad de Pereira (Risaralda, Colombia), el cual es del tipo Bus Rapid Transit (BRT).La frecuencia óptima se determina de acuerdo a la demanda de viajes estimada, la capacidad de los buses, y el tamaño de la flota disponible. Se propone una función multiobjetivo que minimiza el tiempo de parada en las estaciones, los costos económicos de las empresas operadoras y una penalización adicional que se da cuando un usuario debe esperar por un segundo bus. Finalmente se propone una metodología para escoger los ponderadores de la función objetivoEl modelo fue resuelto mediante un Algoritmo Genético (AG). Las frecuencias de despacho fueron acotadas, logrando una disminución del espacio de soluciones, obteniéndose como respuesta intervalos de despacho operables. El modelo fue probado en diferentes escenarios con una demanda baja, media y alta, con el fin de evidenciar los cambios en la calidad del servicio, y establecer una política de despacho adecuada.application/pdfspaFondo Editorial EIA - Universidad EIARevista EIA - 2017https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/743Bus Rapid Transit (BRT)Frecuencias de despachoModelo de optimizaciónSistema Integrado de Transporte Público (SITP)Tiempo de esperaTiempo de viaje.Optimización multiobjetivoASIGNACIÓN DE FRECUENCIAS ÓPTIMAS, A TRAVÉS DE UN MODELO MULTIOBJETIVO, PARA UN SISTEMA BRTASIGNACIÓN DE FRECUENCIAS ÓPTIMAS, A TRAVÉS DE UN MODELO MULTIOBJETIVO, PARA UN SISTEMA BRTArtículo de revistaJournal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Baaj, M. Mahmassani, H. (1991). “An AI-based approach for transit route system planning and design”. Journal of Advanced Transportation, 25(2):187–210. Ceder, A. Public Transit Planning and Operation. UK. Elsevier. 2007. 4 – 8 Disponible en: http://www.chinautc.com/information/manage/UNCC_Editor/uploadfile/20091110111131356.pdf Cervero, R. (2013). “Bus Rapid Transit (BRT): An Efficient and Competitive Mode of Public Transport”. Reporte para: European Automobile Manufacturers Association. Working Paper 2013-01. Disponible en: http://iurd.berkeley.edu/wp/2013-01.pdfCepeda, M. Cominetti, R. Florian, M. (2006). “A frequency based assignment model for congested transit networks with strict capacity constraints: characterization and computation of equilibria.” Transportation Research Part B 40, 437–459 Disponible en: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0191261505000743Cortés, C. Jara, P. Moreno, E. (2012). “Stochastic Transit Equilibrium”. Transportation Research Part B 51. 29–44 Disponible en: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0191261513000210#Fan, W. Machemehl, R. (2004). “A Tabu Search based heuristic method for the transit route network design problem.” Computer Aided Scheduling of Public Transport. Part IV. 387–408 Disponible en: http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-540-73312-6_20Fernández, J. Cea, J. Malbran, H. (2008). “Demand responsive urban public transport system design: methodology and application.” Transportation Research Part A 42 (7), 951–972. Disponible en: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0965856408000281Holland, J. Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Applications to Biology, Control and Artificial Intelligence. Estados Unidos. Mit University Press Group Ltd. 1992.Huang, Z. Ren, G. y Liu, H. (2013). “Optimizing Bus Frequencies under Uncertain Demand: Case Study of the Transit Network in a Developing City”. Hindawi Publishing Corporation. Nanjing 210096. 1–10 Disponible en: http://www.hindawi.com/journals/mpe/2013/375084/Kov, M. Fukuda, D. Yai T. (2011). “Optimizing Frequency of Bus Service in Mixed-Traffic Urban Street.” Asian Transport Studies. Volume 1, Issue 4, 352 – 367 Disponible en: http://www.academia.edu/1556133/Optimizing_frequency_of_bus_service_in_mixed-traffic_urban_streetLam, W.H.K., Cheung, C.Y., Poon, Y.F., 1998. “A study of train dwelling time at the Hong Kong Mass Transit Railway system.” Journal of Advanced Transportation 32, 285–296.Liebchen C. Peeters L. (2009). “Integral cycle bases for cyclic timetabling.” Discrete Optimization. 6. 98–109 Disponible en: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1572528608000674Martínez, H. Mauttone, A. Urquhart, M (2013). “Formulación y meta heurística para el problema de la determinación de frecuencias en el transporte colectivo público”. Congreso Latino Iberoamericano de investigación operativa. Rio de Janeiro. Brasil. 4576–4586. Disponible en: http://www.din.uem.br/sbpo/sbpo2012/pdf/arq0145.pdfRohani, M. Wijeyesekera, D. Karim, A. (2012). “Bus Operation, Quality Service and The Role of Bus Provider and Driver.” Malaysian Technical Universities Conference on Engineering & Technolog. Procedia Engineering (53) 167 – 178 Disponible en: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877705813001410ShenLuhua, HanYin, JiangXinkai (2011) “Study on Method of Bus Service Frequency Optimal Model Based on Genetic Algorithm.” 3rd International Conference on Environmental Science and Information Application Technology. Procedia Environmental Sciences (10) 869 – 874 Disponible en: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1878029611003343Spiess H. and Florian M. (1989). “Optimal strategies: a new assignment model for transit networks.” Transportation Research Part B, 23(2), 83-102. Disponible en: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0191261589900349Quian, Y. Luo, J. Zeng, J. (2005). “Bus Departure Interval Optimization Considering Crowing Cost.” Journal of Theoretical and Applied Information Technology. Vol. 47 No.3. 1071–1075. Disponible en: http://www.jatit.org/volumes/Vol47No3/29Vol47No3.pdfZhao, F., Zeng, X. (2008). “Optimization of transit route network, vehicle headways and timetables for large-scale transit networks.” European Journal of Operational Research 186, 841–855. Disponible en: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0377221707002184Wirasinghe, S., Szplett, D. (1984). “An investigation of passenger interchange and train standing time at LRT stations: (ii) estimation of standing time.” Journal of Advanced Transportation 18, 13–24.https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/download/743/1020Núm. 26 , Año 20161522614113Revista EIAPublicationOREORE.xmltext/xml2667https://repository.eia.edu.co/bitstreams/b808faeb-0bed-4af2-b14a-946ed09fb531/download02e55fc9558f913e30fce59af18b8be5MD5111190/4941oai:repository.eia.edu.co:11190/49412023-07-25 17:10:45.76https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Revista EIA - 2017metadata.onlyhttps://repository.eia.edu.coRepositorio Institucional Universidad EIAbdigital@metabiblioteca.com |