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Title: Solving of school bus routing problem by ant colony optimization
Other Titles: Resolución del problema de ruteo de buses escolares con optimización por colonia de hormigas
Resolução do problema de ruteo de ônibus escolares com otimização por colônia de formigas
Issue Date: 13-Nov-2013
Abstract: El problema de ruteo de buses escolares (SBRP) busca encontrar el programa más eficiente para una flota de buses escolares que deben recoger y despachar estudiantes en varias paradas de bus satisfaciendo varias restricciones: capacidad máxima del bus, máximo tiempo de recorrido de los estudiantes, ventanas de tiempo para la llegada al colegio. En este artículo se considera un caso de estudio de un problema SBRP para un colegio en Bogotá, Colombia. El problema se resuelve usando la metaheurística de colonia de hormigas (ACO). Los experimentos computacionales se realizan empleando datos reales. Los resultados muestran el incremento en el nivel de utilización de los buses y una reducción en los tiempos de transporte con despacho a tiempo en el colegio. La herramienta ha mostrado su utilidad para la planeación regular de buses en el colegio: se redujo la distancia total recorrida en 8,3 % en la mañana y en 21,4 % en la tarde.
Description: The school bus routing problem (SBRP) seeks to plan an efficient schedule of a fleet of school buses that must pick up students from various bus stops and deliver them by satisfying various constraints: maximum capacity of the bus, maximum riding time of students, time window to arrive to school. In this paper, we consider a case study of SBRP for a school in Bogotá, Colombia. The problem is solved using ant colony optimization (ACO). Computational experiments are performed using real data. Results lead to increased bus utilization and reduction in transportation times with on-time delivery to the school. The proposed decision-aid tool has shown its usefulness for actual decision-making at the school: it outperforms current routing by reducing the total distance traveled by 8.3 % and 21.4 % respectively in the morning and in the afternoon.
URI: http://hdl.handle.net/11190/137
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