Modelos para la generación de rutas, y técnicas de reducción de espacio de búsqueda en redes de transporte público. - Elizalde Ramírez, Fernando (2017)
Objetivos y método de estudio: El objetivo general de esta investigación es resolver el problema de la generación de planes de viaje para el usuario utilizando rutas de autobuses del transporte público, considerando para la planificación de viajes los requerimientos o preferencias del usuario [20]. Se propone el uso de modelos de planificación de Inteligencia Artificial (I.A.) y maten áticos, que permitan capturar tanto la topología de la red de transporte como las métricas y requerimientos de los consultantes. Para mejorar nuestro procedimiento de búsqueda de un plan de viaje, se desarrollaran técnicas de reducción del espacio de búsqueda Específicos Desarrollo de modelos de planificación eficientes para la solución del problema. Desarrollo de modelos de programación matemática para la generación de planes de viaje. Análisis de los resultados obtenidos por los modelos propuestos. Desarrollo e implementación de técnicas de reprocesamiento para reducir el tamaño de las redes. Análisis de la calidad de los planes obtenidos para cuando se hace uso de las técnicas de preprocesamiento de la red. Implementación de nuestros modelos en una plataforma con redes de transporte reales, que arrojen resultados gráficos. Análisis de los resultados para identificar aquellos factores críticos del modelo que incrementan la complejidad de resolución de los algoritmos de planificación. Extender nuestros modelos a problemas de planificación turística. Contribuciones y conclusiones: Contribuciones: Modelo de planificación de rutas de viaje del dominio de transporte público. Problema multiobjetivo (diversas métricas a optimizar de acuerdo a lo que requiere el usuario). Generación de planes en base a las preferencias del usuario. Desarrollo de un modelo matemático para dar solución al problema. Desarrollo de técnicas para la reducción del espacio de búsqueda. Conclusiones El problema puede ser modelado fácilmente mediante técnicas de representación del dominio. El problema puede ser modelado de forma matemática sin embargo se tiene restricciones de memoria debido al tamaño de la red. Los algoritmos de planificación presentados en función de nuestros modelos pueden soportar redes de transporte reales. Las técnicas de reducción del espacio de búsqueda permiten a nuestros modelos Matemáticos y de planificación a escalas a redes de transporte grandes. Las técnicas de reducción del espacio de búsqueda reducen el espacio de soluciones, lo cual no asegura tener la solución ´optima en el conjunto a considerar. Los tiempos de procesamiento se ven reducidos al usar técnicas de reducción de espacio de búsqueda. La calidad de la solución se ve mejorada en la mayoría de los casos al usar técnicas de reducción de espacio de búsqueda..