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Planeamento de afetação de veículos de transporte público
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| 6.38 MB | Adobe PDF |
Authors
Abstract(s)
O presente relatório aborda o problema apresentado pela Tecmic, empresa com a qual elaborei no âmbito de um estágio curricular no semestre de verão de 2023/24. Este projeto trata o problema de planeamento da afetação de veículos de transporte público, com o objetivo de minimizar o número de veículos necessários para cumprir os horários predefinidos de diversas rotas. Através da utilização de dados reais fornecidos pela Carris, e da aplicação de técnicas de otimização como o Simulated Annealing e o algoritmo NSGA-II, com o apoio computacional de Python, foi possível propor soluções boas que equilibram múltiplos critérios, tais como a redução do número de veículos e a melhoria da distribuição de tarefas. Para este fim, foram explorados diferentes cenários de atribuição de viagens com tempos de pausa variáveis, simulando situações reais. A implementação dos algoritmos permitiu otimizar as soluções minimizando o tempo de inatividade, bem como o equilíbrio do número de viagens atribuídas aos veículos. O projeto apresenta a importância da sincronização de horários e da distribuição equilibrada de veículos entre as rotas. Os resultados obtidos mostram que as técnicas aplicadas conseguem reduzir o número de veículos em circulação, ao mesmo tempo que garantem o cumprimento rigoroso dos horários.
Abstract This report addresses the issue presented by Tecmic, the company where I interned during the summer semester of 2023/24. This project addresses the problem of planning the allocation of public transport vehicles, with the aim to minimizing the number of vehicles needed to meet the predefined schedules of various routes. Through the use of real data provided by Carris and applying optimization techniques such as Simulated Annealing and the NSGA-II algorithm, with the computacional support of Python, it was possible to propose good solutions that balance multiple criteria, such as reducing the number of vehicles and improving task distribution. For this purpose, different trip assignment scenarios with variable break times were explored, simulating real operations. The implementation of the algorithms allowed us to optimize solutions by minimizing downtime, as well as balancing tasks among vehicles. The project presents the importance of synchronizing schedule and balanced distribution of vehicles between routes. The results obtained show that the techniques applied can reduce the number of vehicles in circulation, while ensuring strict compliance with schedules.
Abstract This report addresses the issue presented by Tecmic, the company where I interned during the summer semester of 2023/24. This project addresses the problem of planning the allocation of public transport vehicles, with the aim to minimizing the number of vehicles needed to meet the predefined schedules of various routes. Through the use of real data provided by Carris and applying optimization techniques such as Simulated Annealing and the NSGA-II algorithm, with the computacional support of Python, it was possible to propose good solutions that balance multiple criteria, such as reducing the number of vehicles and improving task distribution. For this purpose, different trip assignment scenarios with variable break times were explored, simulating real operations. The implementation of the algorithms allowed us to optimize solutions by minimizing downtime, as well as balancing tasks among vehicles. The project presents the importance of synchronizing schedule and balanced distribution of vehicles between routes. The results obtained show that the techniques applied can reduce the number of vehicles in circulation, while ensuring strict compliance with schedules.
Description
Relatório de Estágio para obtenção do grau de Mestre em Matemática Aplicada para a Indústria, na Área de Especialização em Tratamento de Dados
Keywords
Afetação de veículos GTFS Atribuição de viagens Recozimento simulado NSGA-II Vehicle allocation Trip assignment Simulated annealing
Citation
JIN, Catarina – Planeamento de afetação de veículos de transporte público. Lisboa: Instituto Superior de Engenharia de Lisboa. 2024. Dissertação de Mestrado.