Potenciales beneficios del diseño de un sistema de rutas de transporte público colectivo urbano formulado a partir de un modelo matemático multiobjetivo aplicando algoritmos genéticos. Caso de estudio: Neiva, Huila

dc.contributor.advisorMangones Matos, Sonia Ceciliaspa
dc.contributor.authorRuiz Fonseca, Juan Guillermospa
dc.date.accessioned2020-08-21T15:32:15Zspa
dc.date.available2020-08-21T15:32:15Zspa
dc.date.issued2020-04-11spa
dc.description.abstractThe urban collective public transport systems of the intermediate cities of Colombia have a strong risk trend in recent decades due, among other things, to structural and operational problems, generating significant damages for users, operators and society in general. Despite the above, the methods currently used in the medium for the design of these systems are "trial and error" test heuristics, which do not require that the solutions provided have adequate use of the resources available for the provision of a quality service. From this, the present research work proposed a multiobjective mathematical model, solved through the use of a genetic algorithm, through which it was possible to support the thesis that more optimized designs can be obtained through this type of tools , generating systems of greater operational efficiency and user service.spa
dc.description.abstractLos sistemas de transporte público colectivo urbano de las ciudades intermedias de Colombia presentan una fuerte tendencia al deterioro en las últimas décadas debido, entre otros, a problemas de tipo estructural y operacional, generando importantes perjuicios para los usuarios, los operadores y la sociedad en general. A pesar de lo anterior, los métodos que actualmente se emplean en el medio para el diseño de estos sistemas son heurísticas de ensayo de “prueba y error”, que no garantizan que las soluciones brindadas permitan un aprovechamiento adecuado de los recursos disponibles para la prestación de un servicio de calidad. A partir de esto, el presente trabajo de investigación propuso un modelo matemático multiobjetivo, solucionado a través del uso de un algoritmo genético, mediante el cual fue posible sustentar la tesis de que se logran obtener diseños más optimizados a través de este tipo de herramientas, generando sistemas de mayor eficiencia operacional y de servicio al usuario.spa
dc.description.additionalLínea de Investigación: Planificación del Transportespa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.format.extent149spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/78149
dc.language.isospaspa
dc.publisher.branchUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotáspa
dc.publisher.programBogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Transportespa
dc.relation.referencesAguado, A., & Jiménez, J. (2013). Optimización de rutas de transporte. Madrid.spa
dc.relation.referencesAxhausen, K. W., & Smith Jr, R. L. (1984). Evaluation of Heuristic Transit Network Optimization Algorithms. Transportation Research Record, 7-20.spa
dc.relation.referencesBaaj, M., & Magmassani, H. (1995). Hybrid route generation heuristic algorithm for the design of transit networks. Transportation Research Record, 31-50.spa
dc.relation.referencesBaaj, M., & Mahmassani, H. (1990). A LISP program for the analysis of transit route configurations. Transportation Research Record, 125-135.spa
dc.relation.referencesBayas Meza, P. G. (2011). Estudio y propuesta de nuevas rutas y líneas de transporte público urbano del Distrito Metropolitano de Quito, caso de aplicación corredor Sur Occidental del sistema Metro Bus. Quito: Quito,2011.spa
dc.relation.referencesCal y Mayor. (2018). Estudio de Estructuración de detalle del SETP de Neiva. Bogotá D.C.spa
dc.relation.referencesCaramia, M., Carorenuto, P., & Confessore, G. (2001). Metaheuristics techniques in bus network optimization. European Strategies in the Globalising Markets, (págs. 16-18). Helsinki.spa
dc.relation.referencesCollete, Y., & Siarry, P. (2004). Multiobjetive Optimization Principles and Case Studies. Berlín: Springer-Verlag Berlin y Heidelberg GmbH & Co. KG.spa
dc.relation.referencesDurán Micco, J. V. (2016). Optimización en el Diseño de Redes de Transporte Público con Objetivos Mediambientales mediante Algoritmos Evolutivos. Concepción.spa
dc.relation.referencesEhrgott, M., & Gandibleux, X. (2004). Approximative Solution Methods for Multiobjective. Revista de la Asociación Española de Estadística e, 1-89.spa
dc.relation.referencesGoldberg, D. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Boston: Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc.spa
dc.relation.referencesGruttner, E., & Pinninghoff, M. (2002). Recorridos Óptimos de Líneas de Transporte Público Usando Algorítmos Genéticos. Jornadas Chilenas de Computación.spa
dc.relation.referencesInstituto SER, d. i. (2003). Bases de una política integral de transporte urbano en Colombia. Bogotá D.C.spa
dc.relation.referencesIsrael, Y., & Ceder, A. (1995). Transit Route Design Using Scheduling and Multiobjective Programming Techniques. En J. Daduna, I. Branco, & J. Paixão, Computer-Aided Transit Scheduling (págs. 56-75). Lisboa: Springer, Berlin, Heidelberg.spa
dc.relation.referencesKepaptsoglou, K., & Karlaftis, M. (2009). Transit Route Network Design Problem: Review. Journal od Transportation Engineering, 491-505.spa
dc.relation.referencesMandl, C. (1979). Evaluation and optimization of urban public transportation networks. European Journal of Operational Research, 396-404.spa
dc.relation.referencesMao-Chang, S., Hani S, M., & M. Hadi, B. (1998). Planning and Design Model for Transit Route Networks with Coordinated Operations. Transportation Research Record, 16-23.spa
dc.relation.referencesMauttone Vidales, A. D., Cancela, H., & Urquhart, M. E. (2003). Diseño y optimización de rutas y frecuencias en el transporte colectivo urbano :modelos y algoritmos. Montevideo: UR. FI – INCO.spa
dc.relation.referencesMauttone, A., & Urquart, M. (2009). A multi-objective metaheuristic approach for the transit network design problem. Public Transport, 253-273.spa
dc.relation.referencesNgamchai, S., & Lovell, D. (2000). Optimal Time Transfer in Bus Transit Route Network Design Using a Genetic Algotithm. Computer-Aided Scheduling of Public Transport, 21-23.spa
dc.relation.referencesOsman, I., & Laporte, G. (1996). Metaheurística: una bibliografía. Annals of Operations Research, 511-623.spa
dc.relation.referencesPattnaik, S., & Mohan, S. (1998). Urban Bus Transit Route Network Design Using Genetic Algorithm. Journal of Transportation Engineering, 368-375.spa
dc.relation.referencesPetch, R., & Salhi, S. (2007). A GA Based Heuristic for the Vehicle Routing Problem with Multiple Trips. Journal of Mathematical Modelling and Algorithms, 591-613.spa
dc.relation.referencesRao, K., Krishna, M., & Dhingra, S. (2000). Public Transport Routing And Scheduling Using Genetic Algorithms. Computer-Aided Scheduling of Public Transport, 21-23.spa
dc.relation.referencesShih, M., Mahmassani, H., & M, B. (1998). Planning and Desing Model for Transit Route Networks with Coordinated Operations. Transportation Research Record, 16-23.spa
dc.relation.referencesTalbi, E. (2009). Metaheuristics From Desing To Implementation. New Jersey: John Wiley.spa
dc.relation.referencesTransporte, M. d., & DNP. (2002). Conpes 3167: Política para mejorar el servicio de transporte público urbano de pasajeros. Bogotá D.C.spa
dc.relation.referencesTTC-SYSTRA-GGT, U. T. (2001). Estudio del diseño conceptual del sistema integrado de transporte masivo para el área metropolitana de Pereira, Dosquebradas, La Virginia. Pereira.spa
dc.relation.referencesBaaj, M., & Mahmassani, H. (1991). An AI-Based Approach for Transit Route System Planning and Design. Journal of Advanced Transportation, 187-210.spa
dc.relation.referencesBarra, A., & Kawamoto, E. (2000). Roteirização de ônibus urbano: escolha de um método. Engenharia de Tráfego e Transportes 2000: Avanços para, 729-742.spa
dc.relation.referencesAhmet Sen y Kerem Bulbul, “A survey on multi trip vehicle routing problem”. VI international logistics and supply chain congress, Turklye, 2008.spa
dc.relation.referencesArbex, R.O., da Cunha, C.B., 2015. Efficient transit network design and frequencies setting multi-objective optimization by alternating objective genetic algorithm. Transp. Res. Part B Methodol. doi:10.1016/j.trb.2015.06.014spa
dc.relation.referencesAsadi Bagloee, S., Ceder, A. (Avi), 2011. Transit-network design methodology for actual-size road networks. Transp. Res. Part B Methodol. 45, 1787–1804. doi:10.1016/j.trb.2011.07.005spa
dc.relation.referencesAxhausen, K. W. y Smith, R. L. (1984) Evaluation of Heuristic Transit Network Optimization Algorithms. Transportation Research Record, Vol 976, 7-20.spa
dc.relation.referencesAyala Rodriguez Alexander y Gonzalez Butrón Edgar, “Asignación de rutas de vehículos para un sistema de recolección de residuos sólidos en la acera”, Revista de ingeniería – Universidad de Los Andes, No. 13, 2001, pp 5-11.spa
dc.relation.referencesBaaj, M.H., Mahmassani, H.S., 1991. AI-based approach for transit route system planning and design. J. Adv. Transp. 25, 187–210.spa
dc.relation.referencesBagloee, S., Ceder, A. (Avi), 2011. Transit-network design methodology for actual-size road networks. Transp. Res. Part B Methodol. 45, 1787–1804. doi:10.1016/j.trb.2011.07.005spa
dc.relation.referencesBorndörfer, R., Grötschel, M., Pfetsch, M.E., 2007. A Column-Generation Approach to Line Planning in Public Transport. Transp. Sci. 41, 123–132. doi:10.1287/trsc.1060.0161spa
dc.relation.referencesBaaj, M. H. y Mahmassani, H. S. (1991) An AI-Based Approach for Transit Route System Planning and Design. Journal of Advanced Transportation, Vol 25(2), 187-210.spa
dc.relation.referencesBaaj, M. H. y Mahmassani, H. S. (1990) TRUST: A LISP program for the analysis of transit route configurations. Transportation Research Record, Vol 1283, 125-135.spa
dc.relation.referencesBaaj, M. H. y Mahmassani, H. S. (1995) Hybrid route generation heuristic algorithm for the design of transit networks. Transportation Research , Vol 3C(1), 31-50.spa
dc.relation.referencesBaaj and Mahmassani, Hybrid Route Generation Heuris-tic Algorithm for The Design of Transit Networks, (1995)spa
dc.relation.referencesBaldacce Roberto, Mingozzi Aristide y Roberti Roberto, “Recent exact algoritms for solving the vehicle routing problem under capacity and time windows constraints”, European journal of operational research, vol. 218, 2011, pp 1-6.spa
dc.relation.referencesBarra, A. y Kawamoto, E. (2000) Roteirização de ônibus urbano: escolha de um método apropiado às cidades brasileiras. Engenharia de Tráfego e Transportes 2000: Avanços para uma era de mudanças. Río de Janeiro: ANPET, 729-742.spa
dc.relation.referencesBayas Meza Patricio G., “Estudio y propuesta de nuevas rutas y líneas de transporte público urbano del distrito metropolitano de Quito, caso de aplicación corredor sur occidental del sistema metro bus”, tesis grado, magister en ingeniería industrial y productividad, 2011, escuela politécnica nacional, facultad de ingeniería química y agroindustrial.spa
dc.relation.referencesBraysy Oll y Wout Dullaert, “A fast evolutionary metaheuristic for the VRP with time windows”, International journal on artificial intelligence tools, vol. 12, 2003, pp 153-172.spa
dc.relation.referencesBruce Golden, Raghavan S. y Wasil Edward, “The vehicle routing problem: latest advances and new challenges”. Springer, New York, 2008, pp 3-122.spa
dc.relation.referencesCaramia, M., Carotenuto, P. y Confessore, G. (2001) Metaheuristics techniques in bus network optimization. NECTAR Conference no 6 EUROPEAN STRATEGIES IN THE GLOBALISING MARKETS; Transport Innovations, Competitiveness and Sustainability in the Information Age, 16-18 Mayo de 2001, Helsinki, Finlandia.spa
dc.relation.referencesCeder, A. e Israeli, Y. (1998) User and Operator Perspectives in Transit Network Design. Transportation Research Record, Vol 1623, 3-7.spa
dc.relation.referencesCeder, A. y Wilson, N. H. M. (1986) Bus Network Design. Transportation Research, Vol 20B(4), 331-344.spa
dc.relation.referencesCal y Mayor y Asociados, Estudio de estructuración de detalle del SETP de Neiva, 2018spa
dc.relation.referencesCal y Mayor - Ikon. Estructuración técnica, legal y financiera de detalle del Sistema Estratégico de Transporte (SETP) de la ciudad de Neiva. Producto 3: Análisis y diagnóstico de información secundaria e información de campo. TRANSFEDERAL, 2017.spa
dc.relation.referencesCancela, H., Mauttone, A., Urquhart, M.E., 2015. Mathematical programming formulations for transit network design. Transp. Res. Part B Methodol. 77, 17–37. doi:10.1016/j.trb.2015.03.006spa
dc.relation.referencesCascetta, Ennio, 2009. Transportation Systems Analysis, Models and Applications. Second Edition, Springer.spa
dc.relation.referencesCollette, Y., Siarry, P., 2004. Multiobjective Optimization: Principles and Case Studies. Springer Science & Business Media.spa
dc.relation.referencesContardo Vera Claudio Andrés, “Formulación y solución de un problema de ruteo de vehículos con demanda variable en tiempo real, trasbordos y ventanas de tiempo”, memoria para optar al título de ingeniero civil matemático, departamento de ingeniería matemática, Universidad de Chile, Santiago de Chile, Chile, 2005.spa
dc.relation.referencesCordeau Jean-Francois, Gendreau Michel, Laporte Gilbert, Potvin Jean-Yves y Semet Frederic, “A guide to vehicle routing heuristics”, The journal of operational research society, vol. 53, No. 5, 2002, pp 512 – 522.spa
dc.relation.referencesCrespo Hernan, Marti Rafael y Pacheco Joaquin, “Procedimientos metaheurísticos en economía y empresa”, revista electrónica de comunicaciones y trabajos de ASEPUMA, 1ª edición, Tirant lo Blanch, Valencia, España, 2007.spa
dc.relation.referencesCurtin, K.M., Biba, S., 2011. The Transit Route Arc-Node Service Maximization problem. Eur. J. Oper. Res. 208, 46–56. doi:10.1016/j.ejor.2010.07.026spa
dc.relation.referencesDaganzo, C.F., 2010. Structure of competitive transit networks. Transp. Res. Part B Methodol. 44, 434–446. doi:10.1016/j.trb.2009.11.001spa
dc.relation.referencesDaneshzand, F., 2011. 8 - The Vehicle-Routing Problem, in: Kardar, R.Z.F.R. (Ed.), Logistics Operations and Management. Elsevier, London, pp. 127–153.spa
dc.relation.referencesDepartamento Nacional de Planeación, Dirección de estudios económicos, CONPES 3167, año 2002spa
dc.relation.referencesDepartamento Nacional de Planeación, Dirección de estudios económicos, CONPES 3260, año 2003spa
dc.relation.referencesDepartamento Nacional de Planeación, Dirección de estudios económicos, CONPES 3756, año 2013spa
dc.relation.referencesDepartamento Nacional de Planeación, Dirección de estudios económicos, CONPES 3833, año 2015spa
dc.relation.referencesDepartamento Nacional de Planeación, Dirección de estudios económicos, CONPES 3896, año 2017spa
dc.relation.referencesDorronsoro Diaz Bernabé, The VRP Web, collaboration between AUREN and the Languages and Computation Sciences department of the University of Malaga, última actualización: marzo de 2007, disponible en http://neo.lcc.uma.es/radiaeb/WebVRP/.spa
dc.relation.referencesDurán Micco Javier Vicente, “Optimización en el Diseño de Redes de Transporte Público con Objetivos Medioambientales Mediante Algoritmos Evolutivos”, Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad de Concepción, Chile, 2016.spa
dc.relation.referencesEhrgott, M., Gandibleux, X., 2004. Approximative solution methods for multiobjective combinatorial optimization. Top 12, 1–63. doi:10.1007/BF02578918spa
dc.relation.referencesEric D. Tallard, Laporte Gilbert y Gendreau Michel, “Vehicle routeing with multiple use of vehicles”, The journal of the operational research society, Vol. 47, No. 8, 1996, pp 1065 – 1070.spa
dc.relation.referencesEstrada, M., Roca-Riu, M., Badia, H., Robusté, F., Daganzo, C.F., 2011. Design and implementation of efficient transit networks: Procedure, case study and validity test. Transp. Res. Part Policy Pract., Select Papers from the 19th International Symposium on Transportation and Traffic Theory (ISTTT) 45, 935–950. doi:10.1016/j.tra.2011.04.006spa
dc.relation.referencesFarahani, R.Z., Miandoabchi, E., Szeto, W.Y., Rashidi, H., 2013. A review of urban transportation network design problems. Eur. J. Oper. Res. 229, 281–302. doi:10.1016/j.ejor.2013.01.001spa
dc.relation.referencesFu, Q., Liu, R., Hess, S., 2012. A Review on Transit Assignment Modelling Approaches to Congested Networks: A New Perspective. Procedia - Soc. Behav. Sci., Proceedings of EWGT2012 - 15th Meeting of the EURO Working Group on Transportation, September 2012, Paris 54, 1145–1155. doi:10.1016/j.sbspro.2012.09.829spa
dc.relation.referencesGendreau, Michel y Potvin, Jean-Yves, “Metaheuristics in combinatorial optimization”, en: Annais of operations research, 2005, vol. 140, pp 189 – 213.spa
dc.relation.referencesGobierno Nacional de Colombia, Plan nacional de desarrollo 2006 – 2010 “Estado comunitario: Desarrollo para todos”spa
dc.relation.referencesGobierno Nacional de Colombia, Decreto 3422 de 2009spa
dc.relation.referencesGobierno Nacional de Colombia, Plan nacional de desarrollo 2010 – 2014 “Prosperidad para todos”spa
dc.relation.referencesGobierno Nacional de Colombia, Plan nacional de desarrollo 2014 – 2018 “Todos por un nuevo país”spa
dc.relation.referencesGoldberg, D. (1989) Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley.spa
dc.relation.referencesGoksal, F.P., Karaoglan, I., Altiparmak, F. A., Hybrid discrete particle swarm optimization for vehicle routing problem with simultaneous pickup and delivery. Jan 2012, Computers & Industrial Engineering, 2012.spa
dc.relation.referencesGonzalez Vargas Guillermo y Gonzalez Aristizabal Felipe, “Metaheurísticas aplicadas al ruteo de vehículos, parte 1: formulación del problema”, revista de ingeniería e investigación – Universidad Nacional de Colombia, vol. 26, No. 3, 2006, pp 149 – 156.spa
dc.relation.referencesGonzalez Vargas Guillermo y Gonzalez Aristizabal Felipe, “Metaheurísticas aplicadas al ruteo de vehículos, parte 2: algoritmo genético, comparación con una solución heurística”, revista de ingeniería e investigación – Universidad Nacional de Colombia, vol. 27, No. 1, 2007, pp 149 – 157.spa
dc.relation.referencesGonzalez Vargas Guillermo y Gonzalez Aristizabal Felipe, “Metaheurísticas aplicadas al ruteo de vehículos, parte 3: Genetic clustering and tabu routing”, revista de ingeniería e investigación – Universidad Nacional de Colombia, vol. 27, No. 2, 2007, pp 106 – 113.spa
dc.relation.referencesGruttner, E., Pinninghoff, M. A., Tudela, A. y Díaz, H. (2002) Recorridos Optimos de Líneas de Transporte Público Usando Algoritmos Genéticos. Jornadas Chilenas de Computación. Noviembre de 2002, Copiapó, Chile.spa
dc.relation.referencesHernan Restrepo Jorge, Medina Petro Daniel y Cruz Eduardo Arturo, “Un problema logístico de programación de vehículos con ventanas de tiempo”, Scientia et technica – Universidad Tecnológica de Pereira, Vol. 14, No 39, 2008.spa
dc.relation.referencesHutter, F., Stuetzle, T., Leyton-Brown, K., Hoos, H.H., 2009. ParamILS: An Automatic Algorithm Configuration Framework. J. Artif. Intell. Res. 36, 267–306. doi:10.1613/jair.2861spa
dc.relation.referencesInterconsult (1997) Estudio sobre utilización del Transporte Colectivo Urbano de Pasajeros en la ciudad de Montevideo.spa
dc.relation.referencesInstituto SER de Investigación, (2003), “Bases de una política integral de transporte urbano en Colombia”, Asesoría contratada por el DNP, Bogotá.spa
dc.relation.referencesIsraeli, Y. Y Ceder, A. (1993) Transit Route Design Using Scheduling and Multiobjective Programming Techniques. Computer-Aided Transit Scheduling, Julio de 1993, Lisboa, Portugal, 56-75.spa
dc.relation.referencesIzquierdo, Samir. Optimización de rutas de transporte público con Algoritmos Genéticos, Máster en Ingeniería Informática, Universidad de Cataluña, 2016.spa
dc.relation.referencesKepaptsoglou, K., Karlaftis, M., 2009. Transit route network design problem: Review. J. Transp. Eng. 135, 491–505. doi:10.1061/(ASCE)0733-947X(2009)135:8(491)spa
dc.relation.referencesK-Shortest Path- Yen‘s algorithm - File Exchange - MATLAB Central [WWW Document], n.d. URL http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/32513-k-shortest-path-yen-s-algorithm (accessed 12.18.15).spa
dc.relation.referencesLawler, Eugene. Combinatiorial Optimization: Networks and Matroids. Courier Dover, 1976, disponible en http://www.plouffe.fr/simon/math/combinatorialoptimization.pdfspa
dc.relation.referencesLitman, T., 2010. Evaluating public transit benefits and costs: Best Practices Guidebook. World Transit Res.spa
dc.relation.referencesMagnanti, T.L., Wong, R.T., 1984. Network Design and Transportation Planning: Models and Algorithms. Transp. Sci. 18, 1–55. doi:10.1287/trsc.18.1.1spa
dc.relation.referencesMandl, C.E., 1980. Evaluation and optimization of urban public transportation networks. Eur. J. Oper. Res. 5, 396–404. doi:10.1016/0377-2217(80)90126-5spa
dc.relation.referencesMauttone, A., Urquhart, M.E., 2009. A multi-objective metaheuristic approach for the transit network design problem. Public Transp. 1, 253–273. doi:10.1007/s12469-010-0016-7spa
dc.relation.referencesMandl, C. E. (1979) Evaluation and optimization of urban public transportation networks. European Journal of Operational Research, Vol 5, 396-404.spa
dc.relation.referencesMandl, Applied Network Optimization, Academic Press, London, 1979spa
dc.relation.referencesMarín Leidy et al. “Un modelo de optimización de rutas de transporte urbano en el área metropolitana de Bucaramanga con VRPTW mediante un algoritmo de optimización por enjambre de partículas evolutivo”, Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas, Escuela de estudios industriales y empresariales, Universidad Industrial de Santander, Bucaramanga, 2017.spa
dc.relation.referencesMauttone Antonio, Cancela Héctor, Urquhart María, “Diseño y optimización de rutas y frecuencias en el transporte colectivo urbano, Modelos y algoritmos”. Departamento de Investigación Operativa Instituto de Computación, Facultad de Ingeniería, Universidad de la República, 2016spa
dc.relation.referencesNgamchai, S., y Lovell, D. J. (2000) Optimal Time Transfer in Bus Transit Route Network Design Using a Genetic Algorithm. Computer-Aided Scheduling of Public Transport. 21-23 Junio 2000, Berlin, Alemania.spa
dc.relation.referencesNayeem, M.A., Rahman, M.K., Rahman, M.S., 2014. Transit network design by genetic algorithm with elitism. Transp. Res. Part C Emerg. Technol. 46, 30–45. doi:10.1016/j.trc.2014.05.002spa
dc.relation.referencesNikolić, M., Teodorović, D., 2014. A simultaneous transit network design and frequency setting: Computing with bees. Expert Syst. Appl. 41, 7200–7209. doi:10.1016/j.eswa.2014.05.034spa
dc.relation.referencesOrtúzar, J. de D. y Willumnsen, L. (1996) Modelling transport. John Wiley and Sons, Inc.spa
dc.relation.referencesOlivera Alfredo, “Heurísticas para problemas de ruteo de vehículos”, reporte de investigación, Instituto de computación – Facultad de Ingeniería, Universidad de la República, Montevideo, Uruguay, 2004, disponible en: http://www.fing.edu.uy/inco/pedeciba/bibliote/reptec/TR0408.pdf.spa
dc.relation.referencesOsman, I.H., Laporte, G., 1996. Metaheuristics: A bibliography. Ann. Oper. Res. 63, 511–623. doi:10.1007/BF02125421spa
dc.relation.referencesPatriksson, M., 1994. The Traffic Assignment Problem---Models and Methods.spa
dc.relation.referencesPerederieieva, O., Ehrgott, M., Raith, A., Wang, J.Y.T., 2015. A framework for and empirical study of algorithms for traffic assignment. Comput. Oper. Res. 54, 90–107. doi:10.1016/j.cor.2014.08.024spa
dc.relation.referencesPattnaik, S. B., Mohan, S. y Tom, V. M. (1998) Urban Bus Transit Route Network Design Using Genetic Algorithm. Journal of Transportation Engineering, Vol 124(4), 368-375.spa
dc.relation.referencesPrasad Chalasani and Rajeev Motwani. Aproximating capacitated routing and delivery problems. SIAM journal on computing, 28 (6): 2133 – 2149, 1999.spa
dc.relation.referencesRao, K. V. Krishna, Muralidhar, S. y Dhingra, S. L. (2000) Public Transport Routing And Scheduling Using Genetic Algorithms. Computer-Aided Scheduling of Public Transport. 21-23 de Junio de 2000, Berlin, Alemania.spa
dc.relation.referencesRodríguez, Daniel, “Planeación de transporte y uso de suelo: ¿automovilidad o accesibilidad? (Presente y Futuro de la Movilidad Urbana en Bogotá)”, Bogotá, 2000.spa
dc.relation.referencesShih, M. C., Mahmassani, H. S., & Baaj, M. H. (1998) Planning and Design Model for Transit Route Netwoks with Coordinated Operations. Transp. Research Record, Vol 1623, 16-23.spa
dc.relation.referencesSzeto, W.Y., Jiang, Y., 2014. Transit route and frequency design: Bi-level modeling and hybrid artificial bee colony algorithm approach. Transp. Res. Part B Methodol. 67, 235–263. doi:10.1016/j.trb.2014.05.008spa
dc.relation.referencesTaha, Hamdy. Investigación de Operaciones. 7ma. Edición. Pearson Educación. México, 2004.spa
dc.relation.referencesTalbi, E.-G., 2009. Metaheuristics: From Design to Implementation. Wiley Publishing.spa
dc.relation.referencesToth, P., Vigo, D., 2014. Vehicle Routing, MOS-SIAM Series on Optimization. Society for Industrial and Applied Mathematics.spa
dc.relation.referencesToth Paolo y Vigo Daniele, “The vehicle routing problema”. Society of industrial and applied mathematics (SIAM) monographs on discrete mathematics and applications, Philadelphia, USA, 2002, pp 1-23, 109-149.spa
dc.relation.referencesUnidad Coordinadora de Proyectos – Secretaría de Hacienda de Bogotá, (2010), “Proyecto de transporte urbano II (Borrador Preliminar)”, Bogotá.spa
dc.relation.referencesUnión Temporal Steer Davies Gleave - AKIRIS, Estudio de diseño conceptual del SETP de Neiva, 2008spa
dc.relation.referencesUnión Temporal TTC-SYSTRA-GGT, (2001), “Estudio del diseño conceptual del sistema integrado de transporte masivo para el área metropolitana de Pereira, Dosquebradas, La Virginia”, Asesoría contratada por el DNP, Pereira.spa
dc.relation.referencesWan, Q.K., Lo, H.K., 2009. Congested multimodal transit network design. Public Transp. 1, 233–251. doi:10.1007/s12469-009-0015-8spa
dc.relation.referencesWan, Q.K., Lo, H.K., 2003. A Mixed Integer Formulation for Multiple-Route Transit Network Design. J. Math. Model. Algorithms 2, 299–308. doi:10.1023/B:JMMA.0000020425.99217.cdspa
dc.relation.referencesWee-Kit Ho, Juay Chin Ang y Andrew Lim, “A hybrid search algorithm for the vehicle routing problem with time windows”, Internacional journal on artificial intelligenc tools, vol. 10, No. 3, 2011, pp 431 – 449.spa
dc.relation.referencesWren, A. (1999) Heuristics Ancient and Modern; Transport scheduling through the ages. Leeds Artificial Intelligence Seminar Series, University of Leeds. (http://www.scs.leeds.ac.uk/seth/seminars/nov-17-99b.DOC, Mayo 2003)spa
dc.relation.referencesYen, J.Y., 1971. Finding the K Shortest Loopless Paths in a Network. Manag. Sci. 17, 712–716.spa
dc.relation.referencesZhai, H., Frey, H.C., Rouphail, N.M., 2008. A Vehicle-Specific Power Approach to Speed- and Facility-Specific Emissions Estimates for Diesel Transit Buses. Environ. Sci. Technol. 42, 7985–7991. doi:10.1021/es800208dspa
dc.relation.referencesZhang, L., Yang, H., Wu, D., Wang, D., 2014. Solving a discrete multimodal transportation network design problem. Transp. Res. Part C Emerg. Technol. 49, 73–86. doi:10.1016/j.trc.2014.10.008spa
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiaspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.licenseAtribución-SinDerivadas 4.0 Internacionalspa
dc.rights.spaAcceso abiertospa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/spa
dc.subject.ddc620 - Ingeniería y operaciones afinesspa
dc.subject.ddc380 - Comercio , comunicaciones, transporte::388 - Transportespa
dc.subject.proposalUrban collective public transporteng
dc.subject.proposalTransporte público colectivo urbanospa
dc.subject.proposalmultiobjective mathematical modeleng
dc.subject.proposalmodelo matemático multiobjetivospa
dc.subject.proposalalgoritmo genéticospa
dc.subject.proposalgenetic algorithmeng
dc.subject.proposaldiseño de rutasspa
dc.subject.proposalroute designeng
dc.titlePotenciales beneficios del diseño de un sistema de rutas de transporte público colectivo urbano formulado a partir de un modelo matemático multiobjetivo aplicando algoritmos genéticos. Caso de estudio: Neiva, Huilaspa
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa

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