Derechos de autor 2016 INVESTIGACION E INNOVACION EN INGENIERIAS
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Diseño de un Modelo de Operación para Ruteo de Transporte Urbano Basado en Simulación Discreta
Corresponding Author(s) : Pedro Riquelme
revingenieria@unisimonbolivar.edu.co
Investigación e Innovación en Ingenierías,
Vol. 3 Núm. 2 (2015): Julio - Diciembre
Resumen
Las grandes ciudades enfrentan una movilidad caótica producto del incremento del parque automotor, ocasionada por la falta planeación ante los nuevos sistemas de transporte. Un sistema de transporte ideal no se caracteriza por utilizar la totalidad de su capacidad en un único recorrido; sino por la disminución del uso de vehículos particulares. La participación de los Sistemas de Transporte Inteligente lo ha incrementado (Transantiago en Chile, y Transmetro en Barranquilla), aunque su implementación no garantiza el éxito en su operación; la sostenibilidad de las medianas y pequeñas empresas de transporte público pueden verse afectada. Por lo anterior, se propone de un modelo de simulación para una empresa de transporte de Barranquilla, Colombia, se determinan los aspectos internos y externos que pueden afectar al sistema, para determinar una solución subóptima, que permita mitigar el impacto social y financiero de la empresa en su entorno, se utilizan datos históricos-operacionales proporcionados por una empresa del rubro, así como un modelo de operación preliminar.
Palabras clave
Transporte, simulación discreta, ruteo
[1]
P. Riquelme, G. Gatica, y E. Orozco, «Diseño de un Modelo de Operación para Ruteo de Transporte Urbano Basado en Simulación Discreta», Investigación e Innovación en Ingenierías, vol. 3, n.º 2, jul. 2015.
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Referencias
-
1. D. G. Orea y M. T. G. Villarino, «Salud, ambiente y territorio: una visión entegrada en un mundo globalizado,» Estoa. Resvista de la Facultad de arquitectura y Urbanismo de la Universidad de Cuenca, pp. (2), 7-19, 2013.
2. E. C. Delmelle y I. Casas, «Evaluating the spatial equity of bus rapid transit-based accessibility patterns in a developing country: The case of Cali, Colombia,» Transport Policy, pp. 36-46, 2011.
3. C. Novoa y . R. Storer, «An approximate dynamic programming approach for the vehicle routing problem with stochastic demands,» European Journal of Operational Research, pp. 509-515, 2009.
4. P. Tolh y D. Vigo, «Vehicle Routing: Problems, Methods, and Applications,» Philadelphia, Society for industrial and applied mathematics, 2014, pp. (18) 264-265.
5. A. Greasley, «Using business-process simulation within a business-process reengineering approach,» Business Process Management Journal, vol. XI, nº 4, pp. 408-420, 2003.
6. D. B. R. C. V. &. C. W. Applegate, The traveling salesman problem: a computational study., New Jersey: Princeton University Press, 2011.
7. L. Guimarães y B. Almada-Lobo, «Planeamento de longo prazo da cadeia de abastecimento na indústria de bebidas,» de Annals XVI CLAIO - XLIV SBPO - Workshop LIA-SGT , Rio de Janeiro, 2012.
8. M. A. Salcedo y S. S. Caicedo, «Señales visuales urbanas en algunos cruces viales de Cali, colombia,» Universidad de San Buenaventura Cali, p. 5 (2), 2015.
9. G. Gatica, Nuevas variantes y enfoques metaheurísticos para enrutamiento., Santiago, Chile., 2014.
10. J. M. Gheiman, «La transposition d’un modèle de transport public en site propre et son impact urbain. Le cas de la ville de Cali en Colombie et le BRT MIO,» Université de Strasbourg, 2012.
11. J. F. K. G. &. Y. G. Bard, «A branch-and-cut procedure for the vehicle routing problem with time windows,» Transportation Science, 2002, pp. 36(2), 250-269..
12. DANE, «Departamento Administrativo Nacional de Estadística,» 2014. [En línea]. Available: http://www.dane.gov.co/index.php/esp/sala-de-prensa/comunicados-y-boletines/113-boletines/servicios/4568-transporte-urbano-automotor-de-pasajeros.
13. J. B. Acevedo, El Transporte como Soporte al Desarrollo de Bogotá, Bogota: Ediciones Uniandes, 2009.
14. R. Automation, Arena simulation software, Rockwell Automation, 2012.
15. B. Y. Z. &. Y. ,. J. Yu, «Genetic algorithm for bus frequency optimization.,» Journal of Transportation Engineering, pp. 576-583, 2009.
16. E. Orozco, «Simulación en tiempo discreto de un proceso de abastecimiento de combustible como una herramienta de toma de decisiones: Caso estación de servicios en Barranquilla.,» Dictamen Libre, , p. 10(10/11)., 2012.
17. Gutiérrez, «Reseña del software disponible en Colombia para el diseño de rutas de distribución y servicios,» Revista Universidad EAFIT, pp. 60-80, 2012.
18. P. Toth y D. Vigo, «Models, relaxations and exact approaches for the capacitated vehicle routing problem.,» Discrete Applied Mathematics, pp. 487-512, 2002.
19. H. Llinás, Estadística Inferencial, Barranquilla: Ediciones Uninorte, 2010.
20. D. Anderson, D. Sweeney, T. Williams, J. Camm y K. Martin, Métodos cuantitativos para los negocios, Undécima Edición ed., J. Reyes, Ed., México, México: Cengage Learning, 2011.
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