Browsing by Author "Díaz Urra, Roberto Nicolás"
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Thesis UN FRAMEWORK PARA LA CREACIÓN DE INSTANCIAS DEL PROBLEMA DE RUTAS DE TRÁNSITO URBANO(2021-08) Díaz Urra, Roberto Nicolás; CASTRO VALDEBENITO, CARLOS (PROFESOR(A) GUÍA); GÁLVEZ RAMÍREZ, NICOLÁS (PROFESOR(A)CORREFERENTE); Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de InformáticaLos sistemas de transporte son componentes críticos para las ciudades, impactando inmensamente la calidad de vida de sus ciudadanos, proveyendo alternativas de transporte, reduciendo drásticamente el tráfico vehicular y la contaminación atmosférica. Se requiere de una cuidadosa planificación para evitar usuarios descontentos y un sistema insostenible, siendo fundamental el correcto diseño de la red de rutas de buses. En consecuencia, el Urban Transit Routing Problem (UTRP) se enfoca en encontrar un conjunto de rutas de buses que minimiza el tiempo de viaje de los pasajeros y los costos al operador del sistema. Varios algoritmos han sido desarrollados para resolver el UTRP, pero la mayoría de las instancias del problema carecen de datos de demanda de la vida real, con las instancias más conocidas siendo muy pequeñas para los estándares actuales y/o generadas aleatoriamente. Las técnicas de relajación del estado del arte se basan en características inherentes de los sistemas de transporte urbano y no pueden reducir de manera significativa el orden de magnitud de instancias complejas. En este trabajo, se propone un framework para generar instancias de UTRP usando datos de demanda zonal de la vida real, que incluyen miles de ubicaciones de paraderos. Los algoritmos de clustering permiten al framework reducir la complejidad del problema generando una aproximación que mantiene el comportamiento de la demanda y la estructura de caminos manteniendo conectadas y representadas tanto ubicaciones centrales como periféricas. El framework se aplica al complejo sistema de transporte público de la ciudad de Santiago de Chile. Se generan instancias con un comportamiento similar de demanda al usar una cantidad suficiente de clústeres. Además, los diversos algoritmos de clustering probados muestran una alta similitud en su salida y rendimiento. Este framework es fácilmente aplicable a diferentes realidades y debería ayudar a futuros investigadores en el diseño de algoritmos de resolución, así como mejorar los modelos de aproximación de otras ciudades.
