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SOLVING OF SCHOOL BUS ROUTING PROBLEM BY ANT COLONY OPTIMIZATION (RESOLUCIÓN DEL PROBLEMA DE RUTEO DE BUSES ESCOLARES CON OPTIMIZACIÓN POR COLONIA DE HORMIGAS)

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dc.contributor.authorArias-Rojas, Juan S.spa
dc.contributor.authorJiménez, José Fernandospa
dc.contributor.authorMontoya-Torres, Jairo R.spa
dc.date.accessioned2013-11-07 00:00:00
dc.date.accessioned2022-06-17T20:17:36Z
dc.date.available2013-11-07 00:00:00
dc.date.available2022-06-17T20:17:36Z
dc.date.issued2013-11-07
dc.description.abstractThe 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.Resumen: 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.spa
dc.description.abstractThe 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.Resumen: 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.eng
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dc.identifier.eissn2463-0950
dc.identifier.issn1794-1237
dc.identifier.urihttps://repository.eia.edu.co/handle/11190/4833
dc.identifier.urlhttps://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/461
dc.language.isospaspa
dc.publisherFondo Editorial EIA - Universidad EIAspa
dc.relation.bitstreamhttps://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/download/461/452
dc.relation.citationeditionNúm. 17 , Año 2012spa
dc.relation.citationendpage208
dc.relation.citationissue17spa
dc.relation.citationstartpage193
dc.relation.citationvolume9spa
dc.relation.ispartofjournalRevista EIAspa
dc.rightsRevista EIA - 2013spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.creativecommonsEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0spa
dc.sourcehttps://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/461spa
dc.subjectschool busspa
dc.subjectroutingspa
dc.subjectant colonyspa
dc.subjectcase study. Palabras clavespa
dc.subjectbuses escolaresspa
dc.subjectruteospa
dc.subjectcolonia de hormigasspa
dc.subjectestudio de caso.spa
dc.titleSOLVING OF SCHOOL BUS ROUTING PROBLEM BY ANT COLONY OPTIMIZATION (RESOLUCIÓN DEL PROBLEMA DE RUTEO DE BUSES ESCOLARES CON OPTIMIZACIÓN POR COLONIA DE HORMIGAS)spa
dc.title.translatedSOLVING OF SCHOOL BUS ROUTING PROBLEM BY ANT COLONY OPTIMIZATION (RESOLUCIÓN DEL PROBLEMA DE RUTEO DE BUSES ESCOLARES CON OPTIMIZACIÓN POR COLONIA DE HORMIGAS)eng
dc.typeArtículo de revistaspa
dc.typeJournal articleeng
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