Resumen de A microscopic traffic simulation based decision support system for real-time fleet management
Jesús Arturo Orozco Leyva
En los úlimos años, el desarrollo e integración de las tecnologías de comunicación y localización han impulsado la aparición de herramientas de conectividad y productividad al alcance de todos. En el campo de la logística, y con el fin de mejorar su competitividad , muchas empresas, valiéndose de estas herramientas, han empezado a ofertar servicios mediante los cuales pretenden dar respuesta a las necesidades del cliente prácticamente en el momento en el que lo requiere.
Este es el caso de los problemas de asignación de rutas de vehículos. A diferencia del problema estático tradicional, dónde los clientes son conocidos con anticipación y con base en ello se construyen rutas que no cambian durante la ejecución del plan, el problema dinámico de rutas plantea la posibilidad de aceptar nuevos clientes o cambios en la demanda por lo que las rutas son construidas a medida que la nueva información se va revelando al gestor. Para llevar a cabo esto de una forma eficaz, el gestor debe tener a la mano información en tiempo real que le permita conocer por un lado la situación actual de sus vehículos en operación y por otro lado, la situación del entorno donde se realiza el servicio. De esta manera, cuando la operación de rutas se realiza dentro de un entorno urbano, se hace necesario que el gestor cuente con información precisa sobre las condiciones actuales y futuras del tráfico con el fin de tomar una mejor decisión.
En esta tesis pretendemos abordar el problema dinámico de rutas de vehículos con ventanas de tiempo mediante un sistema de soporte a la decisión basado en reglas de decisión que utilizan información en tiempo real del estado de los vehiculos y de las condiciones de tráfico, suponiendo que la información de tráfico en tiempo real está disponible y es proporcionada por un Sistema de Información de Tráfico. En nuestra investigación, tal sistema de información de tráfico en tiempo real ha sido emulado mediante un simulador microscópico de tráfico. Dicho sistema de soporte a la decisión está enmarcado en una plataforma de evaluación que nos permite simular con gran nivel de detalle el desempeño de una flota de vehículos así como el impacto de las decisiones tomadas por el gestor de la flota frente a un evento no conocido de antemano como lo son las llamadas de nuevos clientes solicitando servicio, cambios en la demanda actual o cambios en las condiciones de tráfico de la red.
Dado que nuestra investigación supone la operación de los vehículos bajo un entorno estrictamente urbano, proponemos la utilizacíón de información de tiempos de viaje dependientes del tiempo como la base principal para el cálculo y asignación de rutas. A través de distintas pruebas computacionales, en esta tesis demostramos que las rutas construidas con información dependiente del tiempo suelen tener un mejor desempeño, en cuanto a tiempo de viaje total, que las rutas construidas con base en información estática.
Puesto que el principal evento no previsto en un problema dinámico de rutas de vehículos es la llegada de un nuevo cliente, en esta tesis proponemos un algoritmo de optimización basado en búsqueda tabú que permite encontrar soluciones de menor coste en un tiempo razonablemente rápido que le permite ofrecer una respuesta inmediata al cliente sobre el servicio solicitado. Asi mismo, proponemos y evaluamos la utilización de diversas políticas de asignación de rutas basadas, por un lado en la capacidad de reacción y de poder de cómputo que dispone el gestor y por otro, en el conocimiento previo que se pueda tener acerca de la demanda y que pueda permitir al gestor aprovechar los tiempos en que los vehiculos se encuentran en espera e iniciar un servicio.
El primer tipo de políticas son llamadas reactivas pues, ante la llegada de nuevo cliente, el gestor de flotas puede decidir asignar inmediatamente la nueva orden a un vehículo o bien, enviarla a un pool de órdenes que asignará posteriormente al tener un mejor conocimiento de la demanda.
