Hiperheurística para el planeamiento del transporte público

Autores
Rodriguez, Diego Alejandro; Oteiza, Paola Patricia; Brignole, Nélida Beatriz
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
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.
This article presents an algorithm that establishes stops and routes for buses to extend the existing transport lines. The newly developed algorithm is based on a hyperheuristic approach, whose main feature is its ability to choose and apply the most convenient metaheuristics at the different stages of the search process. Besides, it is shown how computing times are reduced using parallel programming and through a strategy that minimizes the number of evaluations. The case under study arises from an existing need in Bahia Blanca city (Argentina), where the neighbors have asked for more accessibility in the public transport service.
Este artigo apresenta um algoritmo que estabelecem paradas e rotas de ônibus para ampliar as linhas de transporte existentes. O algoritmo desenvolvido baseia-se em uma hiperheurística, cuja principal característica é a sua capacidade de selecionar e aplicar as metaheurísticas mais convenientes nos diferentes estágios do processo de busca. Além disso, mostra como os tempos computacionais são reduzidos pela programação paralela e uma estratégia para minimizar o número de avaliações. O estudo de caso analisado decorre de uma necessidade existente na cidade de Bahía Blanca (Argentina), onde os residentes solicitaram que o serviço de transporte público seja mais acessível.
Fil: Rodriguez, Diego Alejandro. Universidad Nacional de Salta; Argentina
Fil: Oteiza, Paola Patricia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina
Fil: Brignole, Nélida Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina
Materia
TRANSPORTE PUBLICO
HIPERHEURISTICAS
OPTIMIZACION
PROBLEMA DE LOCALIZACION Y RUTEO
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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This article presents an algorithm that establishes stops and routes for buses to extend the existing transport lines. The newly developed algorithm is based on a hyperheuristic approach, whose main feature is its ability to choose and apply the most convenient metaheuristics at the different stages of the search process. Besides, it is shown how computing times are reduced using parallel programming and through a strategy that minimizes the number of evaluations. The case under study arises from an existing need in Bahia Blanca city (Argentina), where the neighbors have asked for more accessibility in the public transport service.
Este artigo apresenta um algoritmo que estabelecem paradas e rotas de ônibus para ampliar as linhas de transporte existentes. O algoritmo desenvolvido baseia-se em uma hiperheurística, cuja principal característica é a sua capacidade de selecionar e aplicar as metaheurísticas mais convenientes nos diferentes estágios do processo de busca. Além disso, mostra como os tempos computacionais são reduzidos pela programação paralela e uma estratégia para minimizar o número de avaliações. O estudo de caso analisado decorre de uma necessidade existente na cidade de Bahía Blanca (Argentina), onde os residentes solicitaram que o serviço de transporte público seja mais acessível.
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