Titulo:
Modelo de asignación de demanda de pasajeros en un sistema de buses de transito rápido considerando la congestión del sistema y la percepción de comodidad del pasajero
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Sumario:
Bus Rapid Transit (BRT) son Sistemas de Transporte Público que han ganado popularidad en el mundo. La complejidad de este tipo de sistemas, han hecho que sea necesario configurar estrategias basadas en modelos de optimización para la generación de frecuencias de despacho, tablas horarias, y modelos de control de flota en tiempo real. Sin embargo, la mayoría de los trabajos en donde se prueban los modelos desarrollados, no consideran cómo se distribuye la demanda en las rutas disponibles. En este trabajo se muestra el impacto generado en el perfil de carga de los buses, y el tiempo de espera promedio para cada ruta durante la operación, cuando varía el criterio con el cual los pasajeros escogen la ruta. En un primer escenario: Los pasajeros... Ver más
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1794-1237
2463-0950
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2020-06-21
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Revista EIA - 2020
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Modelo de asignación de demanda de pasajeros en un sistema de buses de transito rápido considerando la congestión del sistema y la percepción de comodidad del pasajero Guancha, Diego Armando Galindres Soto Mejía, Jose Adalberto Bus de Transito Rápido (BRT) modelo de asignación de pasajeros perfil de carga tiempo de espera. |
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Model Of Assignment Of Demand In A Brt System Considering The Congestion Of The System And The Perception Of Comfort Of The Passenger |
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Bus Rapid Transit (BRT) son Sistemas de Transporte Público que han ganado popularidad en el mundo. La complejidad de este tipo de sistemas, han hecho que sea necesario configurar estrategias basadas en modelos de optimización para la generación de frecuencias de despacho, tablas horarias, y modelos de control de flota en tiempo real. Sin embargo, la mayoría de los trabajos en donde se prueban los modelos desarrollados, no consideran cómo se distribuye la demanda en las rutas disponibles. En este trabajo se muestra el impacto generado en el perfil de carga de los buses, y el tiempo de espera promedio para cada ruta durante la operación, cuando varía el criterio con el cual los pasajeros escogen la ruta. En un primer escenario: Los pasajeros utilizan el servicio, teniendo sólo el objetivo de escoger la ruta que más rápido los lleve a su destino. En un segundo escenario, los pasajeros hacen una evaluación previa antes de abordar un bus factible para ellos. Esta evaluación consiste en tener en cuenta dos criterios: la comodidad dentro del bus y el tiempo que debe esperar para que llegue el siguiente bus.
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Bus Rapid Transit (BRT) are public transport systems that have gained popularity in the world. The complexity of this type of systems has made necessary to configure strategies based on optimization models for the generation of dispatch frequencies, time tables, and fleet control in real time context. However, most of the works where the developed models are tested, do not consider how the demand is distributed along the available routes. This work shows the impact generated in the load profile of the buses, and the average waiting time for each route during the operation, when the criterion with which the passengers choose the route varies. In a first scenario: The passengers use the service, having only the objective of choosing the fastest route to take them to their destination. In a second scenario, passengers make a prior evaluation before boarding a feasible bus for them. The evaluation consists of taking into account two criteria: the comfort inside the bus and the time that must be waited for the next bus to arrive.
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Abbas-Turki, A., Grunder, O., Elmoudni, A., 2002. Public transportation systems: modeling and analysis based on a new Petri net approach, in: 2002 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. Presented at the 2002 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, p. 6 pp. vol.4-. https://doi.org/10.1109/ICSMC.2002.1173267 Andradez, P., Felipe, C., 2014. Formulación de un modelo de equilibrio estocástico para asignación de pasajeros en sistemas de transporte público. Repos. Académico - Univ. Chile. Ávila, P., Irarragorri, F., Caballero, R., 2014. A bi-objective model for the integrated frequency-timetabling problem. pp. 209–219. https://doi.org/10.2495/UT140181 Bouzaïene-Ayari, B., Gendreau, M., Nguyen, S., 2001. Modeling Bus Stops in Transit Networks: A Survey and New Formulations. Transp. Sci. 35, 304–321. https://doi.org/10.1287/trsc.35.3.304.10148 Cats, O., 2011. Dynamic Modelling of Transit Operations and Passenger Decisions. Cea, J.D., Larranaga, F., E, J., 1988. TRANSIT ASSIGNMENT TO MINIMAL ROUTES: AN EFFICIENT NEW ALGORITHM. Doc. Trab. NO 57 ISSN0376-687X. Ceder, A., 2015. Public Transit Planning and Operation: Modeling, Practice and Behavior, Second Edition. CRC Press. Cepeda, M., 2006. Un Nuevo Modelo para la Estimación del Tiempo de Espera en Paraderos de Transporte Público. Obras Proy. Rev. Ing. Civ. 36–44. Cominetti, R., Correa, J., 2001. Common-lines and passenger assignment in congested transit networks. Transp. Sci. 35, 250–267. Galindres, D., Soto, J., Estrada, S., 2017. Asignación de frecuencias óptimas, a través de un modelo multiobjetivo, para un sistema brt. Rev. EIA 13. https://doi.org/10.24050/reia.v13i26.743 Hamdouch, Y., Ho, H.W., Sumalee, A., Wang, G., 2011. Schedule-based transit assignment model with vehicle capacity and seat availability. Transp. Res. Part B Methodol. 45, 1805–1830. https://doi.org/10.1016/j.trb.2011.07.010 Hernández, D., Muñoz, J.C., Giesen, R., Delgado, F., 2015. Analysis of real-time control strategies in a corridor with multiple bus services. Transp. Res. Part B Methodol. 78, 83–105. https://doi.org/10.1016/j.trb.2015.04.011 Koehler, L.A., Kraus, W., Camponogara, E., 2011. Iterative Quadratic Optimization for the Bus Holding Control Problem. IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 12, 1568–1575. https://doi.org/10.1109/TITS.2011.2164909 Leiva, C., Muñoz, J.C., Giesen, R., Larrain, H., 2010. Design of limited-stop services for an urban bus corridor with capacity constraints. Transp. Res. Part B Methodol. 44, 1186–1201. https://doi.org/10.1016/j.trb.2010.01.003 Leurent, F., Chandakas, E., Poulhès, A., 2014. A traffic assignment model for passenger transit on a capacitated network: Bi-layer framework, line sub-models and large-scale application. Transp. Res. Part C Emerg. Technol. 47, 3–27. https://doi.org/10.1016/j.trc.2014.07.004 Luhua, S., Yin, H., Xinkai, J., 2011. Study on Method of Bus Service Frequency Optimal ModelBased on Genetic Algorithm. Procedia Environ. Sci., 2011 3rd International Conference on Environmental Science and Information Application Technology ESIAT 2011 10, Part A, 869–874. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2011.09.139 Narváez, M.L.J., Mejía, J.A.S., 2016. Utilización de tarjetas inteligentes para estimar matrices origen-destino. Aplicación al sistema Megabús, Pereira. Cienc. E Ing. Neogranadina 26, 73–93. Ramírez, A., Soto, J.A., Orozco, Á., 2015. Bus rapid transit control system using restrictive holding and operating tables, in: 2015 CHILEAN Conference on Electrical, Electronics Engineering, Information and Communication Technologies (CHILECON). Presented at the 2015 CHILEAN Conference on Electrical, Electronics Engineering, Information and Communication Technologies (CHILECON), pp. 141–148. https://doi.org/10.1109/Chilecon.2015.7400366 Rohani, M.M., Wijeyesekera, D.C., Karim, A.T.A., 2013. Bus Operation, Quality Service and The Role of Bus Provider and Driver. Procedia Eng., Malaysian Technical Universities Conference on Engineering & Technology 2012, MUCET 2012 53, 167–178. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2013.02.022 Schmöcker, J.-D., Bell, M.G.H., Kurauchi, F., 2008. A quasi-dynamic capacity constrained frequency-based transit assignment model. Transp. Res. Part B Methodol. 42, 925–945. https://doi.org/10.1016/j.trb.2008.02.001 Spiess, H., Florian, M., 1989. Optimal strategies: A new assignment model for transit networks. Transp. Res. Part B Methodol. 23, 83–102. https://doi.org/10.1016/0191-2615(89)90034-9 Vidales, M., Daniel, A., 2005. Optimización de recorridos y frecuencias en sistemas de transporte público urbano colectivo. Yang, L., Lam, W., 2006. Probit-type reliability-based transit network assignment. Transp. Res. Rec. J. Transp. Res. Board 154–163. |
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Modelo de asignación de demanda de pasajeros en un sistema de buses de transito rápido considerando la congestión del sistema y la percepción de comodidad del pasajero Model Of Assignment Of Demand In A Brt System Considering The Congestion Of The System And The Perception Of Comfort Of The Passenger Bus Rapid Transit (BRT) son Sistemas de Transporte Público que han ganado popularidad en el mundo. La complejidad de este tipo de sistemas, han hecho que sea necesario configurar estrategias basadas en modelos de optimización para la generación de frecuencias de despacho, tablas horarias, y modelos de control de flota en tiempo real. Sin embargo, la mayoría de los trabajos en donde se prueban los modelos desarrollados, no consideran cómo se distribuye la demanda en las rutas disponibles. En este trabajo se muestra el impacto generado en el perfil de carga de los buses, y el tiempo de espera promedio para cada ruta durante la operación, cuando varía el criterio con el cual los pasajeros escogen la ruta. En un primer escenario: Los pasajeros utilizan el servicio, teniendo sólo el objetivo de escoger la ruta que más rápido los lleve a su destino. En un segundo escenario, los pasajeros hacen una evaluación previa antes de abordar un bus factible para ellos. Esta evaluación consiste en tener en cuenta dos criterios: la comodidad dentro del bus y el tiempo que debe esperar para que llegue el siguiente bus. Bus Rapid Transit (BRT) are public transport systems that have gained popularity in the world. The complexity of this type of systems has made necessary to configure strategies based on optimization models for the generation of dispatch frequencies, time tables, and fleet control in real time context. However, most of the works where the developed models are tested, do not consider how the demand is distributed along the available routes. This work shows the impact generated in the load profile of the buses, and the average waiting time for each route during the operation, when the criterion with which the passengers choose the route varies. In a first scenario: The passengers use the service, having only the objective of choosing the fastest route to take them to their destination. In a second scenario, passengers make a prior evaluation before boarding a feasible bus for them. The evaluation consists of taking into account two criteria: the comfort inside the bus and the time that must be waited for the next bus to arrive. Guancha, Diego Armando Galindres Soto Mejía, Jose Adalberto Bus de Transito Rápido (BRT) modelo de asignación de pasajeros perfil de carga tiempo de espera. 17 34 Artículo de revista Journal article 2020-06-21 00:00:00 2020-06-21 00:00:00 2020-06-21 application/pdf Fondo Editorial EIA - Universidad EIA Revista EIA 1794-1237 2463-0950 https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/1250 10.24050/reia.v17i34.1250 https://doi.org/10.24050/reia.v17i34.1250 spa https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 Revista EIA - 2020 Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0. 1 12 Abbas-Turki, A., Grunder, O., Elmoudni, A., 2002. Public transportation systems: modeling and analysis based on a new Petri net approach, in: 2002 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. Presented at the 2002 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, p. 6 pp. vol.4-. https://doi.org/10.1109/ICSMC.2002.1173267 Andradez, P., Felipe, C., 2014. Formulación de un modelo de equilibrio estocástico para asignación de pasajeros en sistemas de transporte público. Repos. Académico - Univ. Chile. Ávila, P., Irarragorri, F., Caballero, R., 2014. A bi-objective model for the integrated frequency-timetabling problem. pp. 209–219. https://doi.org/10.2495/UT140181 Bouzaïene-Ayari, B., Gendreau, M., Nguyen, S., 2001. Modeling Bus Stops in Transit Networks: A Survey and New Formulations. Transp. Sci. 35, 304–321. https://doi.org/10.1287/trsc.35.3.304.10148 Cats, O., 2011. Dynamic Modelling of Transit Operations and Passenger Decisions. Cea, J.D., Larranaga, F., E, J., 1988. TRANSIT ASSIGNMENT TO MINIMAL ROUTES: AN EFFICIENT NEW ALGORITHM. Doc. Trab. NO 57 ISSN0376-687X. Ceder, A., 2015. 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