Browsing by Author "Soto Marió, Guillermo Benjamín"

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    Un algoritmo bi-nivel de diseño de servicios limited-stop con asignación determinística y estocástica
    (2017) Soto Marió, Guillermo Benjamín; Larraín Izquierdo, Homero; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    En sistemas de transporte público con altos niveles de demanda, los servicios limited-stop, que sirven un subconjunto de paradas del corredor, son una alternativa atractiva tanto para usuarios como para operadores cuando cuentan con un diseño adecuado. Leiva et al. (2010) y Larrain (2013) introducen un modelo para diseñar estos servicios que resuelve simultáneamente la optimización de frecuencias y asignación de pasajeros. El modelo contempla la optimización de un problema no lineal cuya solución es altamente costosa en tiempos de ejecución para escenarios con un gran número de pares origen-destino.Para abordar este problema se propone cambiar el enfoque simultáneo por uno bi-nivel al separar el problema de optimización de frecuencias del de asignación de pasajeros. Este enfoque permite probar distintos modelos de comportamiento de usuarios relajando, por ejemplo, el supuesto de asignación determinística. En este trabajo se introduce una metodología para diseñar servicios limited-stop bajo el supuesto de asignación estocástica. La estocasticidad es incorporada con un modelo logit multinomial en las etapas de selección de líneas comunes y de elección de ruta. Adicionalmente, para resolver el problema con restricción de capacidad de los vehículos, se propone una heurística GRASP, que es una extensión del algoritmo greedy del modelo simultáneo.La metodología fue probada en nueve escenarios basados en corredores reales tales como el de avenida Caracas (Bogotá, Colombia). Los resultados muestran que el enfoque bi-nivel reduce, en promedio, en 80% los tiempos de ejecución en comparación al modelo simultáneo. También se muestra que asumir una asignación determinística puede llevar a soluciones con sobrecarga de pasajeros en los buses si los usuarios realmente se comportan estocásticamente. Finalmente, comprobamos que la heurística GRASP genera ahorros adicionales a greedy, teniendo un mejor desempeño bajo una asignación estocástica de usuarios, probando que todavía hay espacio de mejora, sobretodo en la solución estocástica.