Robustez, eficiencia y recuperación de sistemas de transporte público

Entidad financiadora Entidades participantes Duración
Ministerio de Ciencia e Innovación
  • Universidad Politécnica de Cataluña.
  • Universidad de Castilla-La Mancha.
  • Universidad Rey Juan Carlos.
30/12/2016 — 29/12/2020

La eficiencia y la fiabilidad de un sistema de transporte público (urbano o interurbano) depende del diseño de la infraestructura, la planificación, la gestión y el funcionamiento y la oferta de servicios, todo ello en relación con la demanda de los pasajeros. Estas características afectan directamente a la actividad económica, en los hábitos de uso de los usuarios y tienen un gran impacto en las cuestiones ambientales. Para mejorarlas son esenciales dos estrategias: i) el aumento de la fiabilidad de las infraestructuras y de las operaciones de transporte y ii) la definición de una oferta de servicios de transporte orientada a la demanda potencial y enmarcada en el contexto de la competencia o la cooperación. La primera estrategia (i) está condicionada por los niveles de mantenimiento de la flota y la infraestructura, pero ambas características, la robustez y la resistencia en caso de perturbaciones y la estrategia (ii) están condicionadas por las tareas de diseño y planificación de las redes de transporte.

Este proyecto de investigación se centra en el desarrollo de técnicas de investigación operativa que aumenten la eficiencia y la fiabilidad de los sistemas de transporte público urbano e interurbano en el contexto de la competencia o la cooperación. Concretamente, se abordan los niveles de planificación estratégica y táctica bajo un punto de vista de robustez/recuperación: a) problemas de diseño de redes y servicios de metro y ferrocarril mediante una programación estocástica con escenarios de fallo y su correspondiente recuperación y modelos de aversión al riesgo. También se analizan los sistemas de autobuses urbanos, pero incorporando aspectos de la asignación de pasajeros en tránsito congestionado; b) programas de vuelo y horarios ferroviarios considerando la competencia y la cooperación en los modos aéreo y de trenes de alta velocidad; c) modelos para el diseño y la gestión de aeropuertos y del espacio aéreo. En el ámbito de los modelos operacionales, el proyecto desarrolla a) modelos dinámicos para líneas de servicios auxiliares en caso de interrupciones, b) recuperación de retrasos en el transporte aéreo y gestión de operaciones en el área de terminales de los aeropuertos y c) recuperación de incidentes por problemas de suministro de combustible en las áreas de estacionamiento.

La formulación de los modelos anteriores lleva necesariamente a tener en cuenta simultáneamente junto con los aspectos de diseño, las cuestiones tácticas y operacionales y a proponer formulaciones que integren ambos aspectos. Para ello se investigan diversas técnicas de descomposición en programación matemática (Benders) y optimización distribuida basada en la sustitución, con el fin de lograr la viabilidad computacional para la solución de estos problemas.

Los modelos anteriores requieren una representación de la demanda de transporte. Este aspecto es analizado en el proyecto bajo el enfoque actual del big data y el aprendizaje por máquina. A nivel operacional, se analizará una metodología para estimar dinámicamente la demanda de los pasajeros mediante el filtrado de Kalman teniendo en cuenta las posibilidades de seguimiento de los viajes de los pasajeros de extremo a extremo, posibilidad que cada vez aparece más claramente ofrecida por el uso de la telefonía móvil en cooperación con sistemas avanzados de transporte público y grandes bases de datos. En el plano táctico y operacional, se investigan modelos de elección discreta basados en IVM (máquinas de vectores de importancia, por sus siglas en inglés) para su aplicación a la estimación de los modelos de demanda de los modos en competencia en un contexto de transporte interurbano.

Objetivo O1 (UPC+URJC): Objetivo O2 (UCLM+URJC): Objetivo O3 (UCLM+URJC):
Diseño de redes y servicios con criterios de robustez y recuperabilidad en sistemas de transporte público. Optimización subrogada distribuida. Gestión de aerolíneas y trenes de alta velocidad. Diseño del programa de vuelos y tabla de servicios con criterios de robustez, recuperabilidad y gestión del riesgo en entornos multimodales en competencia y de cooperación.
Objetivo O4 (UPC): Objetivo O5 (UCLM): Objetivo O6 (URJC):
Adaptabilidad a nivel operacional de sistemas convencionales de transporte público frente a variabilidad en la demanda y estimación de demanda dinámica. Aplicación de técnicas de machine learning para la modelización de la demanda de transporte en un contexto de big data. Diseño robusto y recuperación de incidencias en los aeropuertos y el espacio aéreo.
José Ángel Martín Baos
José Ángel Martín Baos
Investigador predoctoral