Robustez, eficiencia y recuperación de sistemas de transporte público

Descripción del proyecto

El proyecto desarrolló métodos de investigación operativa para incrementar la eficiencia, fiabilidad y resiliencia de los sistemas de transporte público urbano e interurbano en contextos de competencia y cooperación.

La investigación cubrió los niveles de planificación estratégica, táctica y operacional, considerando el diseño de infraestructuras, la planificación de servicios, la demanda de viajeros y la capacidad de las redes de transporte para recuperarse frente a perturbaciones.

Líneas de investigación

El proyecto combinó programación matemática, optimización estocástica, métodos de descomposición, big data y aprendizaje automático. Los trabajos abordaron:

1. diseño robusto y recuperable de redes y servicios de transporte público;
2. optimización subrogada distribuida para problemas computacionalmente costosos;
3. planificación de aerolíneas y ferrocarril de alta velocidad bajo competencia e incertidumbre;
4. adaptación operacional ante la variabilidad de la demanda y estimación dinámica de la demanda;
5. métodos de aprendizaje automático para modelizar la demanda de transporte;
6. diseño robusto de aeropuertos y espacio aéreo y recuperación frente a incidencias.

El proyecto también exploró la estimación dinámica de la demanda de viajeros mediante filtrado de Kalman y modelos de elección discreta basados en aprendizaje automático.

Contribución

La investigación estableció bases metodológicas para integrar robustez, recuperabilidad y modelización de demanda basada en datos dentro de la planificación del transporte público. También respaldó el desarrollo de software, tesis doctorales y publicaciones científicas en optimización del transporte y aprendizaje automático.