Algoritmos basados en programación lineal entera para el problema de ruteo de buses escolares

• Autores: Mongi Badía, Martín
• Año de publicación: 2019
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Marenco, Javier Leonardo
• Materia: PROBLEMA DE RUTEO DE BUSES ESCOLARES; PROBLEMA DE RUTEO DE VEHICULOS; PROGRAMACION LINEAL ENTERA; SISTEMAS DE TRANSPORTE; SCHOOL BUS ROUTING PROBLEM; VEHICLE ROUTING PROBLEM; INTEGER LINEAR PROGRAMMING; TRANSPORTATION SYSTEMS
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

En esta tesis, estudiamos maneras de resolver el problema de ruteo de buses escolares. Este problema consiste en, dado un sector urbano, un conjunto de potenciales paradas, estudiantes y sus ubicaciones, buscar un conjunto de rutas y asignación de paradas óptimas. Aunque se pueden usar varias definiciones de optimalidad, nosotros buscamos minimizar la distancia recorrida por los buses. Nuestro enfoque es en la resolución exacta de este problema. Presentamos tres modelos diferentes de programación lineal entera básicos. Generamos variantes sobre los modelos particulares, con el fin de mejorar la performance. Con el objetivo de reducir la simetría de nuestros modelos, presentamos una técnica de agrupación de estudiantes. Creamos una heurística para utilizar una solución inicial y una heurística primal sobre subnodos. Realizamos una extensa experimentación y presentamos los resultados obtenidos y las conclusiones al respecto.
In the thesis, our focus lies on the school bus routing problem. Given an urban sector, a set of potential stops, students and their locations, the problem consists in finding an optimal set of routes and stop selection for students. Although multiple optimality definitions can be used for this problem, we focus on minimizing the total traveled distance by the buses. We try to find an exact solution for this problem. We present three different integer linear programming basic models. We generate variants over the particular models, aiming to improve performance. With the objective of reducing model symmetry, we present a student clustering technique. We develop an heuristic to provide an initial solution and a primal heuristic to run on subnodes. We carry out extensive experimentation and present the results and our conclusions.
Fil: Mongi Badía, Martín. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.