Diseño de Estrategias de Control Dinámicas para Transporte Público Basado en Esquemas de Planificación de Flota

Abstract

La operación del sistema de transporte público se ve afectada por variaciones inesperadas en las condiciones de operación que ocurren a lo largo del día, invalidando en muchos casos los itinerarios preestablecidos por los operadores. Si los operadores no toman medidas en tiempo real, el resultado podría ser un pobre desempeño del servicio ofrecido. Para de alguna forma remediar estas irregularidades, los operadores usan una variedad de estrategias de control en tiempo real que intentan mejorar el desempeño del sistema. Dos grupos de estrategias son de interés, las de control en tiempo real y las basadas en esquemas de planificación de flota. Las estrategias de control en tiempo real, retención de vehículos y salto de estación, se cuentan entre las más directas de implementar. Entre las estrategias basadas en esquemas de planificación de flota se escogen la de inyección de vehículos y bucles. La primera incorpora vehículos al sistema para mejorar su operación mientras que la segunda opera exclusivamente en ciclos cortos al interior de un corredor completo. Las estrategias de inyección y bucles que antes eran diseñadas como herramientas de planificación de flota ahora son adaptadas en su versión en tiempo real dentro de un esquema de control predictivo. Para ello, se desarrollan modelos analíticos de control predictivo híbrido tomando en cuenta una combinación de las estrategias retención, salto de estación e inyección de buses en ciclo corto. El problema formulado con una función objetivo dinámica ad-hoc es resuelto mediante enumeración explícita. El diseño de la estrategia de control es programado en una herramienta de aplicación del microsimulador PARAMICS (PARAllel MICroscopic Simulation) y validado mediante experimentos de simulación. Cada experimento considera la operación del sistema bajo un tipo de controlador en tiempo real y la demanda de usuarios en paradero. Se escoge un controlador experto simple para compararlo con el controlador predictivo híbrido propuesto. Los resultados demuestran que el controlador predictivo híbrido logra mayor ahorro en tiempo de espera para los usuarios también un menor costo para los operadores en comparación con el controlador experto simple.