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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.contributor.advisorHernández, Germán Jairo
dc.contributor.authorOrejuela Cabrera, Juan Pablo
dc.date.accessioned2020-07-24T15:29:03Z
dc.date.available2020-07-24T15:29:03Z
dc.date.issued2020-06-02
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/77846
dc.description.abstractIn this research, the sustainability approach is used in the design of time-dependent routes for urban school transport from the mixed load, in this a comparison is made between the mixed load and the simple load, considering the social, environmental and economic aspects, to contrast the proposed hypothesis, which states that mixed loading in the presence of dependent times has scenarios in which it presents better sustainability performances, compared to simple loading. For the validation of the hypothesis, a mathematical model was formulated, in which in addition to cost, measures of social and environmental performance were proposed. The social focus was on reducing the risk associated with assigning children to stops, the risk on the road, and minimizing the time between the time of leaving home and the start time of classes at school, this time It includes the travel time and the time the child waits in school before the day begins. The environmental aspect materialized in the reduction of CO2 emissions. The formulated model includes the dependent times in the school bus routing problem, restrictions are activated or deactivated that allow addressing the problem with either mixed or single load. As a strategy to solve the multi-objective problem, epsilon constraints are used for small instances and for larger instances, a multi-objective algorithm is used, based on iterative local search with intelligent perturbations, which are derived from solving mathematical models that seek to preserve diversity. And the extremes in each new perturbation. As a main conclusion, it is found that the mixed load presents better results in sustainability compared to the simple load, in the scenarios in which there is a contrast difference in the dependent times between schools and the dependent times between stops. The specific scenarios in which this situation occurs are: when the dependent times between schools are low and the times between stops are medium and high; and when the dependent times between schools are high and the times between stops are low or medium. The above is explained to the extent that the benefits of doing a smaller routing in the pickups and extending the routing a little in the deliveries and vice versa can be consolidated. The main contribution of the present investigation is the consideration of the school bus routing problem from the sustainability perspective. On the other hand, the consideration of risk as a social dimension is proposed as another contribution. Dependent times are also introduced in the problem as a better approximation to SBRP in urban settings; and finally, an Intelligent Local Search, ILS, smart with multiple neighborhoods and perturbances derived from an optimization process.
dc.description.abstractLa población mundial al 2018 fue alrededor de 7500 millones de habitantes (Central Intelligence Agency , 2018), de los cuales se estima que el 20% son población en edad escolar (Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia, 2016). Si bien es cierto, es deseable que los centros de estudio sean cercanos a los lugares de residencia, para que los niños pueden llegar al colegio empleando estrategias de transporte activo, las condiciones de las ciudades y del campo hacen que un número importante de niños hagan uso del trasporte motorizado. A hoy, no hay una cifra exacta de cuantos niños van a la escuela en el transporte escolar, pero si tan solo, lo hiciera el 0.5% de los niños en edad escolar, estaríamos hablando de que a diario son transportados alrededor de unos 7.5 millones de niños de sus casas a los colegios y luego de los colegios a las casas. El transporte escolar, más específicamente el diseño de rutas escolares, por lo general ha sido abordado como un problema de eficiencia, en el que se busca dar un mejor uso a los recursos invertidos, esto ha conllevado a que las principales medidas de desempeño sean: la minimización del número de vehículos y la minimización de los costos de transporte (Park & Kim, 2010). Sin embargo, se sabe que los impactos del transporte escolar, van mucho más allá de lo económico (X. b Chen et al., 2015). En particular este problema tiene un gran impacto social, por la naturaleza misma de ser un trasporte de niños. En tal sentido, el tiempo que el niño gasta en la ruta, la seguridad de la misma y el bienestar del niño son aspectos importantes en este problema ya que inciden en la calidad de vida del niño; esto cobra especial relevancia en las grandes ciudades dado que la congestión en el tráfico vehicular, hace que los niños pasen un mayor número de horas en el transporte escolar y que los riesgos en este aumenten. Otra dimensión en la que impacta el transporte escolar es la ambiental, los incrementos en tiempos de viaje, generan un mayor consumo de combustible y una mayor polución atmosférica. El trasporte escolar afecta y se ve afectado por la congestión vehicular, que a su vez genera un ambiente pesado conduciendo a que cada día se arrojen a la atmósfera toneladas de material particulado, hollines compuestos por carbón, azufre y óxido de nitrógeno, todos altamente contaminantes que deterioran la calidad del aire, los cuales conllevan a numerosas enfermedades respiratorias en los ciudadanos. Las cifras demográficas sugieren un incremento importante de las zonas urbanas, lo cual implica mayores desafíos en las ciudades, en especial mayores esfuerzos para hacer de las ciudades y poblados humanos, espacios que sean sostenibles, seguros y resistentes, tal como lo plantean los Objetivos Globales para el Desarrollo Sostenible (Naciones Unidas, 2015). Uno de los desafíos en este contexto es incentivar sistemas de transportes sostenibles que generen una circulación eficiente, a través de acciones que faciliten un mejor desempeño de la movilidad, en lo ambiental y en lo social. En el problema de ruteo de vehículos escolares (SBRP) se conocen dos estrategias, una estrategia basada en el colegio o cargue simple donde los vehículos recogen niños de un solo colegio. Y la otra estrategia basada en el hogar o carga mixta, donde se pueden recoger niños de diferentes colegios en un mismo vehículo. La estrategia de cargue simple ha sido ampliamente estudiada en la literatura (Park & Kim, 2010), mientras que la estrategia de cargue mixto ha sido menos estudiada y recomendada para entornos rurales, cuando se busca minimizar la distancia total recorrida (Ellegood, Campbell & North, 2015). Sin embargo, en las grandes ciudades, donde el tráfico vehicular genera rutas tiempo–dependientes, es decir, que los tiempos de recorrido de una ruta, dependen del momento en que se inicie el recorrido; la distancia recorrida es insuficiente como medida para valorar el desempeño del cargue mixto, ya que recorrer dicha distancia en diferentes momentos de tiempo, genera variaciones en las medidas de desempeño en las que se puede valorar el transporte escolar. Además, la mayor concentración de niños en las áreas urbanas, los largos tiempos entre las paradas y las escuelas, la concentración de escuelas en zonas alejadas de las viviendas de los niños y la necesidad de incluir objetivos sociales y ambientales, plantean a la carga mixta como una estrategia prometedora bajo estas condiciones. Por tanto, es necesario realizar una comparación entre el cargue mixto y el cargue simple, que permita incluir las tres dimensiones, social, ambiental y económica, de tal modo que se pueda contrastar la hipótesis propuesta en esta investigación, en la que se plantea que el cargue mixto en presencia de tiempos dependientes tiene unos escenarios en los que presenta mejores desempeños en sostenibilidad, en comparación con al cargue simple. Para la validación de la hipótesis, se formuló un modelo matemático, en el que además del costo, se propusieron las medidas de desempeños sociales y ambientales. Lo social se concentró en la reducción del riesgo asociado a la asignación de niños a paradas, el riesgo en la ruta, y en minimizar el tiempo comprendido entre la hora de salida del hogar y la hora de inicio de clases en el colegio, este tiempo incluye, el tiempo de viaje y el tiempo que espera el niño en la escuela antes de que inicie la jornada. Lo ambiental se concretó en la reducción de las emisiones de CO2. EL modelo formulado incluye los tiempos dependientes en el problema de ruteo de buses escolares, se le activan o desactivan restricciones que permiten abordar el problema ya sea con cargue mixto o cargue simple. Como estrategia de solución al problema multi-objetivo se emplea épsilon restricciones para las instancias pequeñas y para instancias más grande se emplea un algoritmo multi objetivo, basado en búsqueda local iterativa con perturbaciones inteligentes, que son derivadas de resolver modelos matemáticos que buscan preservar la diversidad y los extremos en cada nueva perturbación. Como principal conclusión se encuentra que, la carga mixta presenta mejores resultados en sostenibilidad en comparación con la carga simple, en los escenarios en los que existe una diferencia de contraste en los tiempos dependientes entre escuelas y los tiempos dependientes entre paradas. Los escenarios concretos en que se presenta esta situación son: cuando los tiempos dependientes entre las escuelas son bajos y los tiempos entre paradas son medios y altos; y cuando los tiempos dependientes entre escuelas son altos y los tiempos entre las paradas son bajos o medios. Lo anterior se explica en la medida en que se pueden consolidar los beneficios de hacer un ruteo de menor tamaño en las recogidas y extender un poco el ruteo en las entregas y viceversa. La contribución principal de la presente investigación es la consideración del problema de ruteo de buses escolares desde el enfoque de sostenibilidad. Por otro lado, se plantea como otra contribución la consideración del riesgo como una dimensión social. En el problema también se introducen los tiempos dependientes como una mejor aproximación al SBRP en entornos urbanos; y finalmente se plantea una Búsqueda Local Iterativa, ILS, Inteligente con múltiples vecindades y perturbaciones derivadas de un proceso de optimización.
dc.description.sponsorshipUniversidad del Valle, Colciencias-Colfuturo
dc.format.extent183
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.ddc620 - Ingeniería y operaciones afines
dc.titleEnfoque de sostenibilidad en el diseño de rutas tiempo-dependientes para el transporte escolar urbano desde el cargue mixto
dc.typeOtro
dc.rights.spaAcceso abierto
dc.description.additionalLínea de Investigación: Métodos y modelos de optimización y estadística en ingeniería industrial y administrativa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/other
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.publisher.programBogotá - Ingeniería - Doctorado en Ingeniería - Industria y Organizaciones
dc.contributor.researchgroupAlgoritmos y Combinatoria (ALGOS-UN)
dc.description.degreelevelDoctorado
dc.publisher.branchUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá
dc.relation.referencesAddor, J. A., Amponsah, S. K., Annan, J., & Sebil, C. (2013). School Bus Routing A Case Study of Wood Bridge School Complex, Sekondi-Takoradi, Ghana. International Journal of Business and Social Research, 3(12), 26–36. https://doi.org/10.18533/ijbsr.v3i12.346
dc.relation.referencesAtteberry, H., Dowdy, D., Oluyomi, A., Nichols, D., Ory, M. G., & Hoelscher, D. M. (2016). A Contextual Look at Safe Routes to School Implementation in Texas. ENVIRONMENT AND BEHAVIOR, 48(1, SI), 192–209. https://doi.org/10.1177/0013916515612254
dc.relation.referencesBae, K. Y., Kim, Y. D., & Han, J. H. (2015). Finding a risk-constrained shortest path for an unmanned combat vehicle. Computers and Industrial Engineering, 80, 245–253. https://doi.org/10.1016/j.cie.2014.12.016
dc.relation.referencesBodin, L. D., & Berman, L. (1979). Routing and Sheduling of School Buses by Computer. Transp Sci, 13(2), 113–129. https://doi.org/10.1287/trsc.13.2.113
dc.relation.referencesCaceres, H., Batta, R., & He, Q. (2019). Special need students school bus routing: Consideration for mixed load and heterogeneous fleet. Socio-Economic Planning Sciences, 65(March 2018), 10–19. https://doi.org/10.1016/j.seps.2018.02.008
dc.relation.referencesChen, X., Kong, Y., Dang, L., Hou, Y., & Ye, X. (2015). Exact and metaheuristic approaches for a bi-objective school bus scheduling problem. PLoS ONE, 11(4), 1–20. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0132600
dc.relation.referencesDang, L., Wang, Z., Kong, Y., & Liu, Q. (2013). Heuristic Algorithm for Solving Mixed Load School Bus Routing Problem. Computer Scienece, 40(7), 248–253.
dc.relation.referencesDesrosiers, J., Ferland, J. A., Rousseau, J.-M., Lapalme, G., & Chapleau, L. (1981). An Overview of a School Busing System. In N. K. Jaiswal (Ed.), Scientific Management of Transport Systems (pp. 235–243). North-Holland.
dc.relation.referencesDiaz-Parra, O., Ruiz-Vanoye, J. A., Buenabad-Arias, A., & Cocon, F. (2012). Vertical transfer algorithm for the school bus routing problem. In Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) (Vol. 8160, pp. 66–71). IEEE. https://doi.org/10.1007/978-3-642-45318-2-9
dc.relation.referencesEhmke, J. F., Campbell, A. M., & Thomas, B. (2016). Vehicle routing to minimize time-dependent emissions in urban areas. European Journal of Operational Research, 251(2), 478–494. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2015.11.034
dc.relation.referencesElkington, J. (1999). Triple bottom line revolution--reporting for the third millennium.
dc.relation.referencesEllegood, W. A., Campbell, J. F., & North, J. (2015). Continuous approximation models for mixed load school bus routing. TRANSPORTATION RESEARCH PART B-METHODOLOGICAL, 77, 182–198. https://doi.org/10.1016/j.trb.2015.03.018
dc.relation.referencesErmagun, A., & Samimi, A. (2015). Promoting active transportation modes in school trips. Transport Policy, 37, 203–211. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2014.10.013
dc.relation.referencesFleischmann, B., Gietz, M., & Gnutzmann, S. (2004). Time-Varying Travel Times in Vehicle Routing. Transportation Science, 38(2), 160–173. https://doi.org/10.1287/trsc.1030.0062
dc.relation.referencesFügenschuh, A. (2009). Solving a school bus scheduling problem with integer programming. EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH, 193(3), 867–884. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2007.10.055
dc.relation.referencesGalloway, A. W. E., Hickey, R. J., & Koehler, G. M. (2011). An a survey of ungulates by students along rural school bus routes. SOCIETY & NATURAL RESOURCES, 24(2), 201–204. https://doi.org/10.1080/08941920903222572
dc.relation.referencesGeiger, M. J. (2007). The interactive pareto iterated local search (iPILS) metaheuristic and its application to the biobjective portfolio optimization problem. Proceedings of the 2007 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Multicriteria Decision Making, MCDM 2007, (Mcdm), 193–199. https://doi.org/10.1109/MCDM.2007.369436
dc.relation.referencesGuan, J., Lin, G., & Feng, H. Bin. (2018). A multi-start iterated local search algorithm for the uncapacitated single allocation hub location problem. Applied Soft Computing Journal, 73, 230–241. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.08.035
dc.relation.referencesGuo, J., & Liu, C. (2017). Time-Dependent Vehicle Routing of Free Pickup and Delivery Service in Flight Ticket Sales Companies Based on Carbon Emissions, 2017.
dc.relation.referencesGuo, L., Huang, S., & Sadek, A. W. (2013). An Evaluation of Environmental Benefits of Time-Dependent Green Routing in the Greater Buffalo-Niagara Region. JOURNAL OF INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, 17(1, SI), 18–30. https://doi.org/10.1080/15472450.2012.704336
dc.relation.referencesGuo, X., & Verma, M. (2010). Choosing vehicle capacity to minimize risk for transporting flammable materials. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 23(2), 220–225. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2009.07.007
dc.relation.referencesHashi, E. K., Hasan, R., Zaman, S. U., Hasan, M. R., & Zaman, M. S. U. (2016). GIS based Heuristic Solution of the Vehicle Routing Problem to Optimize the School Bus Routing and Scheduling. In 19th International Conference on Computer and Information Technology, ICCIT 2016 (pp. 56–60). Dhaka, Bangladesh GIS: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. https://doi.org/10.1109/ICCITECHN.2016.7860167
dc.relation.referencesHuo, L., Yan, G., Fan, B., Wang, H., & Gao, W. (2014). School bus routing problem based on ant colony optimization algorithm. In 2014 IEEE Conference and Expo Transportation Electrification Asia-Pacific (ITEC Asia-Pacific) (pp. 1–5). IEEE. https://doi.org/10.1109/ITEC-AP.2014.6940973
dc.relation.referencesIchoua, S., Gendreau, M., & Potvin, J. Y. (2003). Vehicle dispatching with time-dependent travel times. European Journal of Operational Research, 144(2), 379–396. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(02)00147-9
dc.relation.referencesJain, S., Aggarwal, P., Kumar, P., Singhal, S., & Sharma, P. (2014). Identifying public preferences using multi-criteria decision making for assessing the shift of urban commuters from private to public transport: A case study of Delhi. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 24, 60–70. https://doi.org/10.1016/j.trf.2014.03.007
dc.relation.referencesJosef Geiger, M. (2011). Decision support for multi-objective flow shop scheduling by the Pareto Iterated Local Search methodology. Computers and Industrial Engineering, 61(3), 805–812. https://doi.org/10.1016/j.cie.2011.05.013
dc.relation.referencesKamargianni, M., Dubey, S., Polydoropoulou, A., & Bhat, C. (2015). Investigating the subjective and objective factors influencing teenagers’ school travel mode choice – An integrated choice and latent variable model. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 78, 473–488. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.tra.2015.06.011
dc.relation.referencesKe, X., Caron, R., & Aneja, Y. (2005). The School Bus Routing and Scheduling Problem With Homogenous Bus Capacity: formulations and their solutions.
dc.relation.referencesKhader, M. (2008). School Bus Routing and Scheduling Using Gis. University of Gävle. https://doi.org/urn:nbn:se:hig:diva-547
dc.relation.referencesKhan, M., Choudhury, C. F., & Wang, J. (2011). Modeling Preference for School Bus Service in Dhaka, Bangladesh Stated Preference Approach. TRANSPORTATION RESEARCH RECORD, 2239(2239), 64–73. https://doi.org/10.3141/2239-08
dc.relation.referencesKim, J., & Soh, S. (2012). Designing hub-and-spoke school bus transportation network : a case study of wonkwang university. PROMET-TRAFFIC & TRANSPORTATION, 24(5), 389–394.
dc.relation.referencesKim, T., & Park, B. (2013). Model and algorithm for solving school bus problem. Journal of Emerging Trends in Computing and Information Sciences, 4(8), 596–600.
dc.relation.referencesKinable, J., Spieksma, F. C. R., & Vanden Berghe, G. (2014). School bus routing-a column generation approach. International Transactions in Operational Research, 21(3), 453–478. https://doi.org/10.1111/itor.12080
dc.relation.referencesLanxue, D., Zhen, W., Qingsong, L., & Yunfeng, K. (2013). Un algoritmo heurístico para resolver rutas mixtas de autobuses escolares.
dc.relation.referencesLee, E. S., Fung, C.-C. D. C.-C. D., & Zhu, Y. (2015). Evaluation of a high efficiency cabin air (HECA) filtration system for reducing particulate pollutants inside school buses. ENVIRONMENTAL SCIENCE {&} TECHNOLOGY, 49(6), 3358–3365. https://doi.org/10.1021/es505419m
dc.relation.referencesLee, Y., Jeong, S., Yun, H., & Kim, K. (2013). School Bus Routing Problem with Mixed-Load and Dynamic Arrivals. Journal of the Korea Society for Simulation, 22(1), 63–75. https://doi.org/10.9709/jkss.2013.22.1.063
dc.relation.referencesLewis, R., Smith-Miles, K., & Phillips, K. (2018). The school bus routing problem: An analysis and algorithm. Lecture Notes in Computer Science (Including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 10765 LNCS, 287–298. https://doi.org/10.1007/978-3-319-78825-8_24
dc.relation.referencesLi, F., Lee, E., Liu, J., & Zhu, Y. (2015). Predicting self-pollution inside school buses using a CFD and multi-zone coupled model. Atmospheric Environment, 107, 16–23. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2015.02.024
dc.relation.referencesLi, L., & Fu, Z. (2002). The school bus routing problem: a case study. Journal of the Operational Research Society, 53(5), 552–558. https://doi.org/10.1057/palgrave/jors/2601341
dc.relation.referencesLi, ZhiJie, Song, R., He, S., & Bi, M. (2018). Methodology of mixed load customized bus lines and adjustment based on time windows. PLOS ONE, 13(1). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0189763
dc.relation.referencesLima, C. M. R. R., Goldbarg, M. C., & Goldbarg, E. F. G. (2004). A Memetic Algorithm for the Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem. Electronic Notes in Discrete Mathematics, 18, 171–176. https://doi.org/10.1016/j.endm.2004.06.027
dc.relation.referencesMammen, G., Faulkner, G., Buliung, R., & Lay, J. (2012). Understanding the drive to escort: a cross-sectional analysis examining parental attitudes towards children’s school travel and independent mobility. BMC Public Health, 12(862), 1–12. https://doi.org/10.1186/1471-2458-12-862
dc.relation.referencesMandujano, P., Giesen, R., & Ferrer, J.-C. (2012). Model for Optimization of Locations of Schools and Student Transportation in Rural Areas. TRANSPORTATION RESEARCH RECORD, 2283(2283), 74–80. https://doi.org/10.3141/2283-08
dc.relation.referencesMinocha, B., & Triphati, S. (2014). Solving School Bus Routing Problem Using Hybrid Genetic Algorithm: A Case Study. In B. V Babu, A. Nagar, J. Bansal, M. Pant, K. Deep & K. Ray (Eds.), Proceedings of the Second International Conference on Soft Computing for Problem Solving ( SocProS 2012 ) (Vol. 236, pp. 93–103). New Delhi: Springer Verlag. https://doi.org/10.1007/978-81-322-1602-5
dc.relation.referencesMiranda, D. M., de Camargo, R. S., Conceição, S. V, Porto, M. F., & Nunes, N. T. R. (2018). A multi-loading school bus routing problem. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, 101, 228–242. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.02.014
dc.relation.referencesMuennig, P. A., Epstein, M., Li, G., & DiMaggio, C. (2014). The Cost-effectiveness of new York city’s safe routes to school program. AMERICAN JOURNAL OF PUBLIC HEALTH, 104(7), 1294–1299. https://doi.org/10.2105/AJPH.2014.301868
dc.relation.referencesNagurney, F. (1990). Minimizing deadhead distance in routing school buses. Journal of Research on Computing in Education, 22(4), 491–499. https://doi.org/10.1080/08886504.1990.10781937
dc.relation.referencesNewton, R. (1967). A school bus scheduling algorithm. M.S. Thesis.
dc.relation.referencesNewton, R. M., & Thomas, W. H. (1969). Design of school bus routes by computer. Socio-Economic Planning Sciences, 3(1), 75–85. https://doi.org/10.1016/0038-0121(69)90051-2
dc.relation.referencesNewton, R. M., & Thomas, W. H. (1974). Bus routing in a multi-school system. Computers & Operations Research, 1(2), 213–222. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/0305-0548(74)90047-1
dc.relation.referencesO’Neil, J., & Hoffman, B. D. (2018). School Bus Transportation of Children With Special Health Care Needs. Pediatrics, 141(5), e20180513. https://doi.org/10.1542/peds.2018-0513
dc.relation.referencesPacheco, J, & Martí, R. (2006). Tabu search for a multi-objective routing problem. JOURNAL OF THE OPERATIONAL RESEARCH SOCIETY, 57(1), 29–37. https://doi.org/10.1057/palgrave.jors.2601917
dc.relation.referencesPark, J., & Kim, B.-I. (2010). The school bus routing problem: A review. European Journal of Operational Research, 202(2), 311–319. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2009.05.017
dc.relation.referencesPark, J., Tae, H., & Kim, B.-I. I. (2012). A post-improvement procedure for the mixed load school bus routing problem. EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH, 217(1), 204–213. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2011.08.022
dc.relation.referencesPérez, R., Hernández, A., Jöns, S., Cruz, I., & Pérez, J. R. (2017). A probability model for the school bus routing problem with bus stop selection. Dyna Ingenieria E Industria, 92(2), 138–138. https://doi.org/10.6036/8204
dc.relation.referencesRiera, J, & Salazar, J. J. (2006). Solving a school bus routing problem. In Odysseus 2006, Third International Workshop on Freight Transportation and Logistics (pp. 285–288). Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/233842196_Solving_a_school_bus_routing_problem
dc.relation.referencesRousseau, J., Desrosiers, J., & Ferland, J. (1980). A school bus scheduling system. Presented at National ORSA/TIMS Meeting.
dc.relation.referencesSchittekat, P, Kinable, J., Sörensen, K., Sevaux, M., & Spieksma, F. (2012). An efficient metaheuristic for the School Bus Routing problem. In Recherche Opérationnelle et d’Aide à la Décision (ROADEF) (p. 2). France: Lirias.
dc.relation.referencesSchulz, S., Neufeld, J. S., & Buscher, U. (2019). A multi-objective iterated local search algorithm for comprehensive energy-aware hybrid flow shop scheduling. Journal of Cleaner Production, 224, 421–434. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.03.155
dc.relation.referencesSilva, C. M., Sarubbi, J. F. M., Silva, D. F., Porto, M. F., & Nunes, N. T. R. (2015a). A Mixed Load Algorithm for the School Bus Routing Problem. In 2015 IEEE 18th International Conference on Intelligent Transportation Systems. Las Palmas, Espain: IEEE. https://doi.org/DOI 10.1109/ITSC.2015.314
dc.relation.referencesSimchi-Levi, D., Chen, X., & Bramel, J. (2005). A Case Study: School Bus Routing. In The Logic of Logistics: Theory, Algorithms, and Applications for Logistics and Supply Chain Management (pp. 319–335). https://doi.org/https://doi.org/10.1007/0-387-22619-2_18
dc.relation.referencesSouza, Fátima. (2015). A mixed load rural school bus routing problem with heterogeneous fleet: A study for the Brazilian problem.
dc.relation.referencesSouza, Fatima, Pereira, D., Conceição, S., & Camargo, R. (2017). A multi-objective capacitated rural school bus routing problem with heterogeneous fleet and mixed loads. 4OR-A QUARTERLY JOURNAL OF OPERATIONS RESEARCH, 15(4), 359–386. https://doi.org/10.1007/s10288-017-0340-8
dc.relation.referencesSouza, L. V. D., & Siquerira, P. H. (2010). Heuristic method applied to the optimization school bus transportation routes: A real case. Proc. IEA/AIE, 2, 247–256. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/978-3-642-13025-0_27
dc.relation.referencesSun, H., Pardalos, P. M., Li, J., Zhang, Y., & Pei, J. (2014). Iterated local search embedded adaptive neighborhood selection approach for the multi-depot vehicle routing problem with simultaneous deliveries and pickups. Expert Systems with Applications, 42(7), 3551–3561. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.12.004
dc.relation.referencesThangiah, S R, Wilson, B., Pitluga, A., & Mennell, W. (2004). School bus routing in rural school districts. 9th International Conference on Computer-Aided Scheduling of Public Transport (CASPT), 209–232. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/978-3-540-73312-6_11
dc.relation.referencesÜnsal, Ö., & Yigit, T. (2018). Using the Genetic Algorithm for the Optimization of Dynamic School Bus Routing Problem. BRAIN. Broad Research in Artificial Intelligence and Neuroscience, 9(2), 6–21. https://doi.org/10.5281/zenodo.1247385
dc.relation.referencesVerderber, W. J. (1974). Automated pupil transportation. Computers and Operations Research, 1(2), 235–245. https://doi.org/10.1016/0305-0548(74)90049-5
dc.relation.referencesWang, Jie, Huang, H., & Zeng, Q. (2017). The effect of zonal factors in estimating crash risks by transportation modes: Motor vehicle, bicycle and pedestrian. Accident Analysis and Prevention, 98, 223–231. https://doi.org/10.1016/j.aap.2016.10.018
dc.relation.referencesWilson, E. J., Marshall, J., Wilson, R., & Krizek, K. J. (2010). By foot, bus or car: children’s school travel and school choice policy. ENVIRONMENT AND PLANNING A, 42(9), 2168–2185. https://doi.org/10.1068/a435
dc.relation.referencesXu, J., Wu, C., Yin, Y., & Lin, W. (2017). An iterated local search for the multi-objective permutation flowshop scheduling problem with sequence-dependent setup times. Applied Soft Computing Journal, 52, 39–47. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2016.11.031
dc.relation.referencesYang, Y., Diez-Roux, A., Evenson, K. R., & Colabianchi, N. (2014). Examining the impact of the walking school bus with an agent-based model. American Journal of Public Health, 104(7), 1196–1203. https://doi.org/10.2105/AJPH.2014.301896
dc.relation.referencesof Bio-Inspired Computation, 11(2), 123–133. https://doi.org/10.1504/IJBIC.2018.091236 Zhang, J., & Li, Y. (2012). School Bus Problem and its Algorithm. IERI Procedia, 2, 8–11. https://doi.org/10.1016/j.ieri.2012.06.043
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalRuteo de buses escolares
dc.subject.proposalSchool bus routing problem
dc.subject.proposalMixed Load
dc.subject.proposalCarga Mixta
dc.subject.proposalRuteo tiempo dependientes
dc.subject.proposalTime dependent routing
dc.subject.proposalSustainability
dc.subject.proposalSostenibilidad
dc.subject.proposalBúsqueda local iterativa
dc.subject.proposalIterative local search
dc.subject.proposalMulti objective
dc.subject.proposalMulti objetivo
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_1843
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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