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Defensa de la tesis doctoral de Antonio García de la Parra Motta

Datos del evento

Horario: 
Jueves 30 de julio de 2015 a las 11:00
Lugar: 

Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Salón de Grados.

Convocante
Escuela de Doctorado / Doctorate School
Edificio de Administración y Servicios. C/ Don Juan de Austria, 1. 1ª planta CP. 09001 (Burgos)
947 25 93 27, 947 49 91 09 edoc@ubu.es
Categoría: 
Actividades académicas, etc.Tesis doctorales
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30
Jul

El doctorando Antonio García de la Parra Motta, del programa Técnicas Modernas para la toma de decisiones, defenderá su tesis doctoral titulada “Racionalización de la red de autobuses de tránsito rápido (BRT). Análisis de diferentes objetivos. Aplicación a la ciudad de México" en el Salón de Grados de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Esta tesis ha sido dirigida por el profesor Joaquín Antonio Pacheco Bonrostro.

El objetivo principal de la tesis es el diseño de un método metaheurístico basado en búsqueda tabú para resolver el problema del transporte BRT en el Distrito Federal con un par de objetivos. Otros aspectos secundarios abarcan el análisis y la comparación con otros metaheurísticos, que tratan los problemas biobjetivo y ver, hasta qué punto, esta estrategia específica es mejor. La investigación propone aplicar técnicas metaheurísticas a problemas de optimización reales surgidos en el sector transporte, particularmente en la operación de modos alternativos de transporte, como el BRT, analizando distintas posibilidades para sacar el máximo partido a dichas técnicas y para ofrecer una buena solución.

Asimismo, se pretende estudiar el problema de diseño de ruta, tomando en cuenta la afectación de los tiempos de los recorridos de los usuarios de una de las líneas del sistema BRT del Distrito Federal llamado Metrobús, ocasionado por la saturación en la demanda de viajeros, lo que ha provocado largas filas de espera, para poder acceder al servicio. La saturación de la demanda de este servicio ha provocado cuellos de botella en determinadas estaciones y trenes y se observa una disminución de la velocidad media de los autobuses; en algunos casos, más que representativos (de veinte a seis kilómetros por hora) en la Línea 1.

Los problemas de operación han provocado deficiencias en la calidad, que se traducen en aumentos en el tiempo total de viaje, en el tiempo de espera y en el número de trasbordos. Entre los usuarios se aprecia negativamente el tiempo de espera que el tiempo total de viaje, pese a que el primero forma parte del segundo. A su vez, el número de los trasbordos es una medida de la calidad del servicio, ya que al ser demasiado alto no es bien percibido por parte del usuario. Depende el tipo de usuario que utilice el servicio, la toma de decisiones con respecto a los trasbordos variará, ya que aquellas personas con dificultades de movilidad, en ocasiones prefieren no realizar ningún trasbordo, aunque el tiempo de viaje sea más alto, mientras que para los usuarios jóvenes, el número de los mismos no sea relevante debido a que no presentan problemas de movilidad.

La contribución científica radica en la modelación matemática del problema de optimización de ruteo de una de las líneas del sistema BRT del Distrito Federal llamado Metrobús, con flexibilidad en los tiempos de recorrido, desde la perspectiva biobjetivo. A su vez, se pretende el diseño de la mejor solución para el congestionamiento de la red de la Línea 1, a través del uso de metaheurísticos, tales como la búsqueda tabú. Se pretende describir la metaheurística, búsqueda tabú, utilizando los criterios de optimalidad global y de búsqueda local. El primero se refiere al traslado eficiente de los pasajeros de dicha línea y el segundo se refiere a cubrir el crecimiento de la demanda, proyectado para los próximos años; y lograr mantener la velocidad promedio de cada autobús en veinte kilómetros por hora, y no en base a seis kilómetros por hora, como usualmente sucede. A su vez, la incorporación a la descripción de conceptos tales como la memoria adaptativa y la exploración responsiva. La memoria adaptativa abarca el espacio de las siguientes posibles soluciones: aumentar la frecuencia de los autobuses, optimizar los horarios en horas pico, optimizar los tiempos de recorrido y agregar nuevas rutas dentro de la línea. La exploración responsiva indica que las malas decisiones, en torno al diseño de la ruta y al uso de flota, proporcionan más información, que solamente una buena decisión. El uso de memoria a corto plazo, comprende explorar cambios en los horarios de ruta, mientras que la de largo plazo, radica en utilizar el mismo tipo de autobuses, continuar con las mismas frecuencias de paso y continuar con una única ruta.

La gestión empresarial en el sector transporte ha presentado muchos cambios en las últimas décadas. Las organizaciones pertenecientes a dicho sector, deben formular y establecer, de manera detallada, sus prioridades y estrategias al momento de tomar decisiones y de proveer sus servicios al mercado. Todos los días se toman decisiones, mismas que afectan las operaciones habituales y el porvenir futuro, los escenarios y las condiciones son diferentes, ya sea de certidumbre o incertidumbre, dependiendo del riesgo implícito en cada decisión y de la probabilidad de llegar a un resultado adecuado. Muchos son los problemas que se deben resolver, aunque algunos de ellos son difíciles de remediarse y no por ello deben dejarse sin solución. Son distintos los retos que enfrenta el sector transporte, con el fin de cumplir las expectativas del usuario; sobre todo en cuanto a la calidad del servicio. En muchos de los casos, no se conocen con exactitud las expectativas ni las percepciones que tienen los usuarios sobre los servicios recibidos, por lo que no se puede conocer la evolución de los mismos, en el transcurso del tiempo. Ante esto, es necesario buscar todas las vías posibles para conocer sus necesidades y su satisfacción con el servicio, para medir el desempeño empresarial y crear una herramienta de apoyo para la toma de decisiones. Ante la problemática expuesta, la tesis muestra la necesidad de una reestructuración operativa en dicha línea del sistema BRT. Se pretenden generar propuestas de solución para racionalizar la toma de decisiones respecto al funcionamiento y operación del Metrobús con el fin de solucionar de la manera más eficiente el problema de operación actual, que radica en la saturación de la red existente. Entre las propuestas se encuentran el diseño de varias líneas y la asignación de los vehículos disponibles a cada una de ellas, de forma que se mejoren los tiempos totales de viaje (tiempos de los trayectos y los tiempos de espera) teniendo en cuenta los diferentes datos de los que se dispone. El problema de optimización en la operación del sistema de transporte BRT es de naturaleza biobjetivo: la reducción del tiempo total de viaje y la reducción del número de trasbordos, los cuales no son comparables y además suelen entrar en conflicto. El método desarrollado aporta un conjunto denso de soluciones no dominadas con las que se puede encontrar un equilibrio adecuado entre ambos objetivos. Desde este punto de vista biobjetivo el problema es nuevo y no existen referencias anteriores donde se aborde desde esta perspectiva. Se diseñaron, implementaron y analizaron a fondo diferentes técnicas: un algoritmo constructivo (descompuesto en diferentes fases), un procedimiento de búsqueda local, un procedimiento de búsqueda tabú y un procedimiento multiarranque, que combina el algoritmo constructivo con el procedimiento de búsqueda tabú (MultiStartTabu).

Los procedimientos propuestos alcanzan soluciones con más de una línea (dos líneas en cada caso), pero no con todas las estaciones en cada una de ellas. Analizando estas soluciones y comparándolas con la solución actual (donde hay una sola línea, con todas las estaciones) se comprueba, en efecto, que estas nuevas soluciones mejoran de forma relevante y significativa los tiempos totales de viaje por pasajero. Asimismo, se ha creado un método específico para este problema que sigue las ideas de la estrategia MOAMP, diseñada para problemas multiobjetivo. La estrategia MOAMP se desarrolla en 3 fases (la primera trata de obtener buenas soluciones del problema teniendo en cuenta las distintas funciones objetivo del mismo, en la segunda también se obtienen buenas soluciones pero se consideran funciones objetivo mixtas y en la tercera se exploran las soluciones vecinas de las soluciones no-dominadas). Se compararon los resultados obtenidos por el algoritmo diseñado para la resolución de este problema con los obtenidos por una adaptación del conocido NSGA II. En relación a la comparación con otros métodos, se muestra una comparativa del método diseñado, basado en la estrategia MOAMP, con NSGA II. Consiguiéndose con MOAMP curvas de eficiencia con un mayor número de soluciones que además dominan a las soluciones obtenidas con NSGA II salvo alguna excepción. El diseño de estrategias basadas en MOAMP adaptadas a las características de un problema en concreto produce resultados considerablemente mejores que la utilización de estrategias más generales, en este caso NSGA II. También debemos tener en cuenta que esto supone un trabajo adicional de diseño e implementación, aunque creemos que al final resulta beneficioso.

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