Una Optimización del Horario de Autobuses Urbanos Basada en Datos Utilizando un Algoritmo Genético Multi-Objetivo

Un horario de autobuses razonable puede reducir los costos operativos de la empresa de autobuses y mejorar la calidad de los servicios de autobús. Se propone un método basado en datos para optimizar el horario de autobuses en este estudio. Primero, se construye un modelo de optimización bi-objetivo considerando minimizar el tiempo total de espera de los pasajeros y los horarios de salida de la empresa de autobuses. Luego, las trayectorias del Sistema de Posicionamiento Global (GPS) de los autobuses y la información de los pasajeros recopilada de la Tarjeta Inteligente se fusionan y se aplican para calcular los parámetros o variables clave en el modelo de optimización, incluyendo el tiempo de viaje dependiente del tiempo, el tiempo de espera de los autobuses y el volumen de pasajeros. Finalmente, al adoptar un esquema de codificación específico, se diseña un Algoritmo Genético de Clasificación No Dominada Mejorado-II (NSGA-II) para buscar rápidamente soluciones óptimas de Pareto. Además, se lleva a cabo un experimento en la ciudad de Beijing en una línea de autobús para validar la efectividad del método propuesto. Comparando con el método de programación empírica y la optimización tradicional de un solo objetivo basada en GA, los resultados muestran que el modelo propuesto podría proporcionar rápidamente esquemas de horarios de alta calidad y razonables para el administrador en el sistema de tránsito urbano.