Modelo de transporte

Posteriormente, se introdujo el modelo basado en la red espacio-temporal para VSP para abordar la complejidad de un mayor número de viajes, en. Dado que múltiples interrupciones podrían afectar un sistema simultáneamente, el enfoque del problema de reprogramación dinámica de vehículos puede ser más beneficioso considerando el efecto simultáneo de múltiples interrupciones. La Figura 2 ilustra la clasificación de los estudios revisados ​​en el contexto de problemas de depósito único y de depósito múltiple.

Sin embargo, en el caso de problemas pequeños, este algoritmo funciona de manera similar a cualquier otro algoritmo. En el modelo CBN, la ubicación del viaje y los depósitos se consideraron como nodos, y se desarrollaron las posibles conexiones / rutas entre estos nodos. En este enfoque, el costo del vehículo se redujo en un 10% en promedio para reprogramar los viajes interrumpidos. Sin embargo, este enfoque no es eficiente para una gran cantidad de viajes interrumpidos, ya que la cantidad de vehículos reprogramados y la disponibilidad de rutas alternativas se vuelven insuficientes.

Sohn y Chang propusieron el índice de accesibilidad como un medio para determinar la importancia relativa de los enlaces de carreteras debido a los impactos de los desastres. En estos estudios, la distancia entre diferentes condados (es decir, el sistema de red de carreteras de Maryland), el volumen de tráfico y la población total de los condados se utilizaron para medir el parámetro del índice de accesibilidad. La confiabilidad de la capacidad se define como la probabilidad de que una determinada demanda pueda adaptarse al nivel de servicio deseado. A diferencia de la confiabilidad del tiempo de viaje, este concepto no incorpora la decisión de viaje de los viajeros ni el cambio en los patrones de comportamiento durante o después de un desastre, que son factores cruciales para evaluar la resiliencia del sistema. Analizaron el lado de la oferta (es decir, la capacidad de los sistemas) del sistema de transporte y mostraron que la capacidad de redundancia de una red de transporte podría reducir las consecuencias del desastre. El concepto de confiabilidad del tiempo de viaje utiliza el tiempo de viaje para estimar el nivel de servicio de la red de transporte.

• Esta revisión revela que la gran mayoría de la literatura académica sobre la resiliencia del sistema de transporte publicada desde 2006 se refiere al sistema de transporte basado en carreteras.
• Debido al avance tecnológico (por ejemplo, la disponibilidad de datos de movilidad) y el poder computacional, el análisis de resiliencia de escenarios de disrupción a gran escala se vuelve comparativamente fácil.
• La vulnerabilidad es uno de los parámetros / índices de desempeño más explorados en los estudios de resiliencia del sistema de transporte.
• El modelo futuro de resiliencia del transporte se volverá más complejo y desafiante debido al despliegue de tecnologías emergentes como CAV en los sistemas de movilidad futuros, los problemas de ciberseguridad y la creciente frecuencia y magnitud de los desastres naturales.

La identificación de la ruta más corta puede ser útil para asignar recursos para reparar una red de carreteras después de un desastre. Adjetey-Bahun y col. y Adjetey-Bahun et al. modelos propuestos para medir la resiliencia del sistema de transporte ferroviario. Adjetey-Bahun y col. consideraron el flujo de pasajeros solo en una red de 360 ​​estaciones y 18 líneas, mientras que Adjetey-Bahun et al. considerado un sistema de red más complejo con subsistemas más conectados, como energía y telecomunicaciones. El índice de accesibilidad se utiliza para medir la accesibilidad de las combinaciones de O-D a nivel de red en términos de realización de viajes, que es un índice relativamente menos explorado para evaluar el desempeño resistente de una red de transporte.

Modelos de crecimiento urbano

Los eventos perturbadores como el clima extremo, los accidentes masivos o las averías de los vehículos pueden interrumpir el proceso de programación regular de los vehículos de tránsito. Los investigadores propusieron modelos para el proceso de reprogramación del tránsito para que los impactos de las interrupciones pudieran reprogramarse en tiempo real. Dependiendo del alcance de las interrupciones, el proceso de reprogramación puede tomar más o menos tiempo para ajustar el desempeño del sistema de tránsito afectado. Bunte y Kliewer revisaron los modelos relacionados con los problemas de programación de vehículos en términos de un caso de depósito único y un caso de depósito múltiple. El caso de depósito único se analizó formulando el modelo de descomposición mínima, el modelo de asignación, el modelo de transporte y el modelo de flujo de red.

Disponibilidad de datos y materiales

El modelo de descomposición mínima solo fue efectivo para resolver el tamaño mínimo de la flota, pero no pudo explicar la variación en el costo operativo óptimo. Freling y col. y Silva et al. demostró la necesidad de optimizar el problema de programación de vehículos maximizando el número de vehículos. En general, considerando la variación en los costos de operación (es decir, fijos y variables) y el tamaño de la flota, el resultado del análisis de problemas de programación de vehículos utilizando diferentes modelos podría desviarse entre sí. Dependiendo del número de nodos por depósito, las limitaciones en la formulación del problema y el tamaño de la flota, el caso de depósito múltiple se ha discutido en la perspectiva de los modelos de un solo producto, los modelos de productos múltiples y los modelos de partición de conjuntos. Como la disponibilidad de múltiples rutas para una combinación O-D es importante para mantener la redundancia o la contingencia, el parámetro de ruta más corta se usa para medir la ruta más eficiente. Por ejemplo, Duque y Sorensen, Adjetey-Bahun et al. y Adjetey-Bahun et al. han identificado la ruta más corta en una red para cuantificar las rutas alternativas en caso de enrutamiento posterior a un desastre.

La creciente frecuencia de eventos disruptivos crea la necesidad de técnicas de reprogramación automatizadas para ayudar en el proceso de toma de decisiones. Algoritmo de subasta paralela computacionalmente eficiente para determinar el cronograma con el costo operativo mínimo (es decir, el tiempo de viaje y el costo del tiempo de inactividad) y el costo de demora.

Este concepto considera la decisión de los usuarios al tomar decisiones sobre viajes y cómo los desastres influyen en esta toma de decisiones. Fu y Lam y Liu et al. , ambos modelaron una mejora del rendimiento del transporte basado en el tránsito para el patrón de viajes de actividades conjuntas, y Incluso la misma persona puede comportarse de diferentes maneras cuando viaja al trabajo, por negocios o durante el tiempo libre. La segmentación adecuada de datos puede resultar costosa, ya que requiere datos recopilados con más cuidado y mayor detalle en el proceso de modelado. Sin embargo, los beneficios de la segmentación pueden ser un sistema bien adaptado a las necesidades de los clientes.