lec 10 barcelo

COMBINACIÓN DE MODELOS COMBINACIÓN DE MODELOS DE RUTAS DE VEHÍCULOS Y DE RUTAS DE VEHÍCULOS Y

SIMULACIÓN MICROSCÓPICA SIMULACIÓN MICROSCÓPICA DE TRÁFICO PARA EL DISEÑO DE TRÁFICO PARA EL DISEÑO

Y LA EVALUACIÓN DE Y LA EVALUACIÓN DE APLICACIONES DE LOGÍSTICA APLICACIONES DE LOGÍSTICA

URBANA URBANA (CITY LOGISTICS(CITY LOGISTICS-- GESTIÓN DE GESTIÓN DE

FLOTAS EN TIEMPO REAL)FLOTAS EN TIEMPO REAL)

J. Barceló(1), H. Grzybowska(1) J. Barceló(1), H. Grzybowska(1) and S. Pardo(2)and S. Pardo(2)

(1) (1) DepartamentDepartament d’Estadísticad’Estadística i i InvestigacióInvestigació OperativaOperativa

UnivesitatUnivesitat PolitècnicaPolitècnica de de [email protected]@upc.es, ,

[email protected]@upc.es(2)TSS(2)TSS--Transport Simulation SystemsTransport Simulation Systems

[email protected]@aimsun.com((http://www.aimsun.comhttp://www.aimsun.com))

16/06/05 I JORNADAS DEL TRANSPORTE (ZARAGOZA)

2

LOGÍSTICA Y LOGÍSTICA URBANA (I)LOGÍSTICA Y LOGÍSTICA URBANA (I)

• LOGISTICA (Según el “Council of Logistics Management”):“Aquella parte de la cadena de suministro que planea, implementa y controla el flujo y almacenamiento eficiente de bienes y servicios, y la información asociada, desde el punto de origen al de destino para satisfacer los requerimientos de los clientes”.


3

ESQUEMA CONCEPTUAL DE LA CADENA DE SUMINISTRO ESQUEMA CONCEPTUAL DE LA CADENA DE SUMINISTRO

Modelos de Rutas de Vehículos y de Gestión de Flotas

(ORIGEN A HUB)

Problema de Localización

ZAL

.

.

ORIGEN CARGA 1

ALMACENAMIENTO CONSOLIDACIÓNMANIPULACIÓN

TRANSPORTE: MARITIMO, AEREO,

FERROCARRIL,CARRETERA

ORIGEN CARGA 2

ORIGEN CARGA j

TRANSPORTE: MARITIMO, AEREO,

FERROCARRIL, CARRETERA

(ZAL A CENTROS

DISTRIBUCION O ALMACENES)

Logistic Centres

Warehouses

Logistic Centres

Warehouses

Logistic Centres

Warehouses

Logistic Centres

Warehouses

Logistic Centres

Warehouses

Client 1

Client 2

Client 3

Client 4

Client i

Client j

Client k

Client m

Client n

(ORIGEN A HUB)


4

LOGÍSTICA Y LOGÍSTICA URBANA (II)LOGÍSTICA Y LOGÍSTICA URBANA (II)• Las actividades logísticas en áreas urbanas

tienen características que las diferencian de las actividades logísticas generales:– su contribución a los flujos de tráfico (en

promedio del orden de un 10%), – las consecuencias que este tiene sobre ellas

(congestión, demoras en el proceso de suministro…) y

– el porcentaje que representan en la contribución a los costes de trasporte (hasta un 40%)


5

CITY LOGISTICS (Taniguchi et al.)CITY LOGISTICS (Taniguchi et al.)

• “Es el proceso de optimización total de las actividades de logística y transporte realizadas por medio de empresas privadas en áreas urbanas, teniendo en cuenta el ámbito en que se realizan, su interacción con el tráfico, la manera en que están afectadas por la congestión, su contribución a ella, las consumos energéticos y las contribuciones a la polución, todo ello en el marco de una economía de mercado”


6

PLANIFICACIPLANIFICACIÓÓN, DISEN, DISEÑÑO, EVALUACIO, EVALUACIÓÓN Y N Y MODELOSMODELOS

• Las decisiones sobre planificación y diseño, y la evaluación de las aplicaciones logísticas ha de tener una base cuantitativa, por medio de modelos adecuados a los objetivos

• Lo que implica disponer de un conjunto de modelos ad hoc para• La localización de los centros logísticos• La programación y determinación de las rutas

de los vehículos de las flotas• La gestión dinámica de las flotas


7

MODELOS DE RUTAS DE VEHÍCULOSMODELOS DE RUTAS DE VEHÍCULOS• Los modelos de Rutas de Vehículos (Vehicle Routing and

Scheduling) proporcionan las técnicas para modelar las aplicaciones de “City Logistics”, dos casos de especial interés son:• Cuando los clientes especifican la ventanas temporales dentro

de las cuales s han de realizar los servicios de entrega-recogida (pick-up and delivery) los vehículos de las flotas logísticas

• Cuando la programación y determinación de las rutas de servicio ha de ser dinámica, basada en información en tiempo real.

• Han de tener en cuenta que la información cambia mientras los vehículos prestan los servicios y debe procederse a una actualización secuencial de las rutas cuando se dispone de nueva información.

• Ejemplos de información en tiempo real son: • Sobre las condiciones de operación del sistema: Tiempos de

viaje, Tiempos de servicio, de espera, etc(afectados por congestiones, incidentes, averías…),.

• Sobre la demanda de los clientes: Localización, Ventanas temporales, cantidades, prioridades….,

• Sobre el vehículo: Localización, Estado de la carga…


8

UNA PROPUESTA METODOLÓGICA DESDE LA UNA PROPUESTA METODOLÓGICA DESDE LA PERSPECTIVA DE LA INVESTIGACIÓN OPERATIVAPERSPECTIVA DE LA INVESTIGACIÓN OPERATIVA

• MODELOS PARA TOMAR DECISIONES, SIGNIFICA– Que los modelos sean accesibles a los

responsables de la toma de decisiones – Asistiéndoles en

• El proceso de construcción del modelo• La selección y aplicación de los algoritmos

adecuados• El análisis e interpretación de los resultados• La evaluación de los resultados

• LO QUE IMPLICA QUE LOS MODELOS HAN DE SER COMPONENTES DE UN SISTEMA DE AYUDA A LA TOMA DE DECISIONES


9

IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DE AYUDA A LA TOMA DE IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DE AYUDA A LA TOMA DE DECISIONES PARA EL DISEÑO Y EVALUACIÓN DE APLICACIONES DE DECISIONES PARA EL DISEÑO Y EVALUACIÓN DE APLICACIONES DE

“CITY LOGISTICS” A PARTIR DE LA METODOLOGÍA DE TANIGUCHI“CITY LOGISTICS” A PARTIR DE LA METODOLOGÍA DE TANIGUCHI

ALTERNA TIVES

DATA COLLECTION

CONSTRAINTS

SENSITIVITY

SELECTION

REVIEW RESOURCES

EVALUATION

MODELS

IMPLEMENTATION

PROBLEM DEFINITION

OBJECTIVES CRITERIA DECISIÓN SUPPORT SYSTEM FOR

LOGISTIC ANALYSIS


10

ESQUEMA CONCEPTUAL DE LA ARQUITECTURA DE UN SISTEMA ESQUEMA CONCEPTUAL DE LA ARQUITECTURA DE UN SISTEMA DE AYUDA A LA TOMA DE DECISIONES CUANTITATIVAS DE AYUDA A LA TOMA DE DECISIONES CUANTITATIVAS

((SprageSprage, Turban), Turban)

BASE DE MODELOSBASE DE DATOS

SISTEMA DE GESTION DE

LA BASE DE DATOS

SISTEMA DE GESTION DE LA BASE DE MODELOS

INTERFAZ GRAFICA DE USUARIO

ACTUALIZACION DE DATOS

SIG-T


11

BASE DE MODELOSBASE DE MODELOS•• LOCALIZACIÓN DE PLANTASLOCALIZACIÓN DE PLANTAS

–– ContinuosContinuos–– DiscretosDiscretos–– En redesEn redes

•• DE RUTAS DE VEHÍCULOSDE RUTAS DE VEHÍCULOS–– Rutas de Vehículos con Limitaciones de CapacidadRutas de Vehículos con Limitaciones de Capacidad–– Rutas de Vehículos con Ventanas TemporalesRutas de Vehículos con Ventanas Temporales–– Rutas de Vehículos para problemas de Recogida y Rutas de Vehículos para problemas de Recogida y

Entrega (Entrega (PickupPickup and and DeliveryDelivery) con Ventanas Temporales) con Ventanas Temporales•• MODELOS DE TRÁFICOMODELOS DE TRÁFICO

–– Asignación de Tráfico (Equilibrio de Usuario) Asignación de Tráfico (Equilibrio de Usuario) –– Simulación Dinámica (Simulación Dinámica (p.ep.e. Simulación Microscópica con . Simulación Microscópica con

AIMSUN NG)AIMSUN NG)

GUIEdition, 2D and 3D animation

CAD

…

GIS

GETRAM

Traffic data

Internet

Transportplanning

Scenarioanalysis module

Validationtools

Demandanalysis

LogisticApplications

AIMSUNSimulator

Extensibleobjectmodel

ModelDB

Filters Kernel Traffic tools

Dataanalysis

LA ARQUITECTURA DEL AIMSUN NG (Entorno integrado para el análisis de sistemas de transporte)


13

AIMSUN NG Importing a .dwg


14

AIMSUN NG Importing a Shape File


15

Transport Planning: User Equlibrium Assignment


16

Transport Planning: Shortest Path Analysis


17

COMENTARIOS SOBRE LA AYUDA A LA COMENTARIOS SOBRE LA AYUDA A LA CONSTRUCCIÓN DE MODELOS CONSTRUCCIÓN DE MODELOS

Y LAS PECULIARIDADES DE LOS Y LAS PECULIARIDADES DE LOS MODELOS DE RUTAS DE VEHÍCULOS PARA MODELOS DE RUTAS DE VEHÍCULOS PARA

APLICACIONES CITY LOGISTICSAPLICACIONES CITY LOGISTICS


18

El modelo de la El modelo de la redred viariaviaria para las para las aplicacionesaplicaciones de Logística Urbanade Logística Urbana

• Modelada como un grafo G=(N,A) • Traducción de la red viaria urbana definida por un mapa (digital)• Cuyos nodos n∈N representan orígenes y destinos• Con centros logísticos y clientes localizados en nodos o arcos • Y arcos a∈A, que representan la infrastructura de transporte


19

DEL MAPA DIGITAL DEL MODELO DE MICROSIMULACION A LA DEL MAPA DIGITAL DEL MODELO DE MICROSIMULACION A LA REPRESENTACIÓN NODOSREPRESENTACIÓN NODOS--ARCOS ARCOS

(Detalle de la “traducción”: Inclusión explícita de los movimien(Detalle de la “traducción”: Inclusión explícita de los movimientos de giro)tos de giro)

1

6

4

3

2

7

8

5


20

EL “COSTE DE USAR UN ARCO” EN UNA RED URBANAEL “COSTE DE USAR UN ARCO” EN UNA RED URBANA

• Depósito: cuadrado rojo• Clientes: cuadrados

azules• Coste c0i: coste del

camino (en verde) desde el depósito (nodo 0) al cliente i (nodo i)

• Los Costes no son simétricos (c0i ≠ ci0)

• El grafo no es euclídeo• La propiedad triangular

no se satisface


21

EJEMPLO DE LA ASIMETREJEMPLO DE LA ASIMETRÍÍA DE LOS COSTES DE A DE LOS COSTES DE VIAJE EN UNA RED VIARIA URBANAVIAJE EN UNA RED VIARIA URBANA


22

DOS CASOS DE ESPECIAL INTERÉS EN LA DOS CASOS DE ESPECIAL INTERÉS EN LA LOGÍSTICA URBANA:LOGÍSTICA URBANA:

PROBLEMAS DE RUTAS DE VEHÍCULOS PROBLEMAS DE RUTAS DE VEHÍCULOS CON VENTANAS DE TIEMPOCON VENTANAS DE TIEMPO

PROBLEMAS DEPROBLEMAS DE ENTREGA Y RECOGIDA ENTREGA Y RECOGIDA (PICKUP AND DELIVERY) CON VENTANAS (PICKUP AND DELIVERY) CON VENTANAS

DE TIEMPODE TIEMPO


23

ProblemasProblemas dede Rutas deRutas de VehículosVehículos

MAGATZEMCENTRAL

2. Route sequencing 1. Assignment of clients to vehicles


24

PROBLEMAS DE RUTAS DE VEHICULOS CON VENTANAS DE PROBLEMAS DE RUTAS DE VEHICULOS CON VENTANAS DE TIEMPO (VRPTW)TIEMPO (VRPTW)

• El Problema de Rutas de Vehículos con Ventanas de Tiempo (VRPTW) es una extensión del CVRP en la que:

• Cada cliente i está asociado a una demanda no negativa di, una duración del servicio si no negativa y una ventana temporal [ei, li] que representa respectivamente los instantes más temprano y más tardío, en que se puede prestar el servicio.

•• El VRPTW consiste en asignar k rutas de vehículos en G

tales que:– i. Toda ruta empieza y acaba en el depósito– ii. Todo cliente pertenece exactamente a una ruta– iii. La carga total y duración de una ruta k no excede Ek y Lkrespectivamente– iv. El servicio al cliente i se realiza en el intervalo [ei, li], y todo

vehículo sale del depósito y regresa a él en en intervalo [e0, l0]; y– Minimiza tiempo total de viaje (o el coste) de operación de la

flota


25

• El VRPTW se define en un grafo G=(V,A) en el que el depósito está representado por los nodos 0, y n+1.

• Todas las rutas factibles corresponden a caminos en G que empiezan en el nodo 0 y terminan en el nodo n+1

• Los nodos 0 y n+1 tienen asociada una ventana temporal [e0,l0]=[en+1,ln+1]=[E,L] que representa, respectivamente, la salida más tempranan del depósito y el retorno al depósito más tardío posible.

• Existen soluciones posibles solo si :

• Un arco (i,j) ∈A, con un tiempo de viaje tij puede eliminarse debido a consideraciones temporales si

ei+si+tij>lj• O debido a limitaciones de capacidad di+dj>C• xijk, (i,j)∈A, k∈K, es igual a 1 si el arco (i,j) es utilizado por el

vehículo k, y a 0 en caso contrario.• N=V\{0,n+1} es el conjunto de clientes

{ }[ ]

{ }[ ]i0ii0Vi1n0ii0Vi0 tseMINLl and tlMINEe ++≥=−≤=

−∈+

−∈


26

FORMULACIÓN DEL (VRPTW) COMO UN MODELO DE REDES CON FLUJO MULTIARTÍCULO CON VENTANAS DE TIEMPO Y RESTRICCIONES DE

CAPACIDAD• Restricciones (2) ⇒ cada

cliente es asignado solo a la ruta de un vehículo

• Restricciones (3) a (5) caracterizan el flujo en la ruta del vehículo k

• Restricciones (6), (8) (9) aseguran la factibilidaden in términos de tiempoy capacidad

• Para un vehículo dado k las restricciones (7) fuerzan wik=0 cuando el cliente i no es visitadopor el vehículo k

• Las variables temporaleswik, i∈V, y k∈K especifican el principiodel servicio en el nodo i por el vehículo k

• Xijk = 1 si el arco (i,j) esutilizado por el vehículo k

( )

( )

( ) ( )

( )

( ) ( )

( ) ( )

{ }

( )

{ } ( ) (10) Aji,K,k ,0,1 x

(9) Kk C,xd (8) 10,niK,k L wE

(7) NiK,k xlwxe

(6) Aji,K,k 0, wtsw x

(5) Kk , 1x

(4) N,jK,k 0,xx

(3) Kk 1,x

(2) Ni 1,x s.t.

(1) xcMIN

ijk

i∆jijk

Nii

ik

i∆jijkiik

i∆jijki

jkijiikijk

1n∆ik1,ni,

j∆ijik

j∆iijk

0∆j0jk

Kk i∆jijk

Kk Aj)(i,ijkij

-

-

∈∈∀∈

∈∀≤

+∈∈∀≤≤

∈∈∀≤≤

∈∈∀≤−++

∈∀=

∈∈∀=−

∈∀=

∈∀=

∑∑

∑∑

∑

∑∑

∑

∑ ∑

∑ ∑

+

++

+

+

+

∈∈

∈∈

+∈+

∈∈

∈

∈ ∈

∈ ∈


27

A UNIFIED TABU SEARCH HEURISTIC FOR VRPTW A UNIFIED TABU SEARCH HEURISTIC FOR VRPTW ((CordeauCordeau, , LaporteLaporte and Mercier, JORS, Vol. 52, pp. 928and Mercier, JORS, Vol. 52, pp. 928--936, 2001)936, 2001)

• Tabu search, a local search meta-heuristic that explores the solution space by moving at each iteration from the current solution s to the best solution in its neighbourhood N(s).

• Anti-cycling rules to prevent deterioration of the solution

• Allow to explore infeasible solutions during the search

• Diversification mechanisms to help the search process to explore a broad portion of the solution space

• The heuristic has two main components:– A constructive phase that constructs at most K routes– An improvement phase


28

CONSTRUCTIVE PHASECONSTRUCTIVE PHASE• Constructs at most K routes as follows

1. Randomly choose a customer j∈{1,…,n}2. Set k:=13. Using the sequence of customers j,j+1,….,n,1,…,j-1, perform

the following steps for every customer i: I. If the insertion of customer i into route k would result in the

violation of load or duration constraints, set k:=MIN{k+1,K}II. Insert customer i into route k so as to minimize the increase in

the total travel time (cost) of route k• Taking into account that the insertion of customer i can

only be performed between successive customers j1 and j2 if ej1 ≤ ei ≤ ej2, otherwise customer i is inserted at the end of the route.

• At the end of the procedure routes 1,…,K-1 satisfy load and duration constraints, and route K may violate any of the three types of constraints.


29

Let S denote the set of solutions that satisfy constraints (i) and (ii)

• A solution s∈S is a set of K routes such that every customer belongs to exactly one route

• This solution may violate:– The maximum load and duration constraints– The time windows constraints associated with the

customers and the depot.• The time window constraint at customer i is

violated if the arrival time ai of the vehicle is larger than the time window upper bound li

• Arrival before ei is allowed and the vehicle then has to wait the time wi=ei-ai


30

IMPROVEMENT PHASEIMPROVEMENT PHASE• The tabu search starts from the solution of the construction phase and

chooses at each iteration the best non-tabu solution in N(s).• After each iteration the values of parameters α, β and γ are modified.• This process is repeated for η iterations and the best feasible solution s*

identified during the search is post-optimized by applying to each individual route a specialized heuristic for the Traveling Salesman with Time Windows 1. Set α:=1, β:=1 and γ:=1

If s is feasible set s*:=s and c(s*) = c(s) Otherwise set c(s*) = ∞

2. For κ = 1,…., η, do a. Choose a solution ( ) sNs ∈ that minimizes ( ) ( )spsf + and is

not tabu or satisfies its aspiration criteria b. If solution s is feasible, and ( ) ( )*scsc < , set s:s* = , and

( ) ( )sc : *sc = c. Compute ( ) ( ) ( )sw and sd,sq and update α, β and γ

accordingly d. Set s:s =

3. Appli post-optimization heuristic (Generalized Insertion Heuristic –GENI- for the TSPTW) to each route of s*


31

Generalized Insertion(GENI Construction)


32

Pickup and Delivery Problem with Time Windows (PDPTW)

• A generalization of the VRPTW • Consisting on determining a route and

the corresponding schedule for everyvehicle in a fleet that services a collectionof the transportation pickup and deliveryrequests, satisfying the time windows and the vehicle capacity constraints as well as the main objective function of minimizingthe total cost of a trip.


33

A Metaheuristic for PDPTW• Initialization. Construct the initial routes using a

Modified Solomon’s Insertion Algorithm.• Evaluation of the solutions. According to objective

function evaluate the initial solutions and choose the local optimal solution Sb.

• Configuration of the control parameters of the heuristics.

• Tabu Search procedure • Combines a Descent Local Search based on PD-

Shift and PD-Excahnge Operators• Followed by the application of PD-Exchange

Operator, with• Output: Sb.


34

METAHEURISTICS FOR PICKUP AND DELIVERY WITH TIME METAHEURISTICS FOR PICKUP AND DELIVERY WITH TIME WINDOWS (SHIFTING)WINDOWS (SHIFTING)

Route 1

P D

Route 2

Route 2

P D

Route 1

SHIFTING


35

METAHEURISTICS FOR PICKUP AND DELIVERY WITH TIME METAHEURISTICS FOR PICKUP AND DELIVERY WITH TIME WINDOWS (EXCHANGING)WINDOWS (EXCHANGING)

EXCHANGING

Route 1

P1 D1

Route 2P2 D2

D2

Route 1

P2Route 2

P1 D1


36

METAHEURISTICS FOR PICKUP AND DELIVERY WITH TIME METAHEURISTICS FOR PICKUP AND DELIVERY WITH TIME WINDOWS (REARANGING)WINDOWS (REARANGING)

Route

P D

REARANGING

Route

P D


37

UN ENFOQUE DINÁMICO INTEGRADO: UN ENFOQUE DINÁMICO INTEGRADO: ENRUTAMIENTO ENRUTAMIENTO ⇔⇔ SIMULACIONSIMULACION

MODELS FOR VEHICLE ROUTING AND SCHEDULING:

- Ordinary - Time windows - Pick up and delivery - Dial a ride - Others

OPTIMAL ROUTING

AND SCHEDULING

AVERAGE (Time depend.)

Link travel time

DYNAMIC TRAFFIC

SIMULATION MODEL


38

¿QUÉ TIPO DE SIMULACIÓN DINÁMICA DE ¿QUÉ TIPO DE SIMULACIÓN DINÁMICA DE TRÁFICO? TRÁFICO?

PROPUESTA: SIMULACIÓN MICROSCÓPICAPROPUESTA: SIMULACIÓN MICROSCÓPICA


39

El enfoque de la modelación microscópica de El enfoque de la modelación microscópica de la simulación de tráficola simulación de tráfico

•• Requiere una representación detallada de la geometría de la red Requiere una representación detallada de la geometría de la red viaria viaria

•• Se basa en la emulación del movimiento de los vehículos Se basa en la emulación del movimiento de los vehículos individualmente, vehículo a vehículo, teniendo en cuenta sus individualmente, vehículo a vehículo, teniendo en cuenta sus características particulares, y las múltiples clases.características particulares, y las múltiples clases.

•• La posiciones de los vehículos se actualizan mediante modelos La posiciones de los vehículos se actualizan mediante modelos de seguimiento, reglas de cambio de carril, etc., que incluyen de seguimiento, reglas de cambio de carril, etc., que incluyen componentes estocásticas. componentes estocásticas.

•• Se modela explícitamente la variabilidad de los Se modela explícitamente la variabilidad de los comportamientos de los conductores y las dinámicas de los comportamientos de los conductores y las dinámicas de los vehículos.vehículos.

•• Los vehículos viajan desde orígenes a destinos siguiendo rutas Los vehículos viajan desde orígenes a destinos siguiendo rutas variables con el tiempo, variables con el tiempo, elegidas según modelos estocásticos elegidas según modelos estocásticos de selección de rutasde selección de rutas..

•• Se utiliza una representación explícita de los planes de controlSe utiliza una representación explícita de los planes de control(fijo, actuado, (fijo, actuado, adaptativoadaptativo…) …) en las intersecciones semaforizadas en las intersecciones semaforizadas y reglas de cesión de paso, etc. en las no semaforizadasy reglas de cesión de paso, etc. en las no semaforizadas. .


40

Como trabaja la simulación microscópicaComo trabaja la simulación microscópica


41

Los Los modelosmodelos de de simulaciónsimulación comocomo laboratorioslaboratoriosvirtualesvirtuales parapara la la experimentaciónexperimentación

MODELO DE SIMULACION

INPUTS(Alternativas, políticas,

cuestiones ¿qué pasaría si?)OUTPUTS

(Respuestas)

EXPERIMENTACION

• El modelo de simulación puede considerarse como un laboratorio virtual en el ordenador para realizar experimentos que permitan extraer concusiones válidas sobre el sistema estudiado

• La Simulación deviene así un proceso experimental sobre el sistema real por medio de su modelo

• La fiabilidad de este proceso de toma de decisiones depende de la capacidad de producir un modelo de simulación que represente el comportamiento del sistema con suficiente validez


42

LA VALIDACIÓN DE LOS MODELOSLA VALIDACIÓN DE LOS MODELOS

• Análisis estadístico comparativo de los resultados de la simulación y las observaciones del sistema de tráfico

• Análisis e interpretación de las rutas utilizadas: estimación de tiempos de viaje

Simulated

Detector


43

INFORMACION PROPORCIONADA POR LA SIMULACION MICROSCOPICA: INFORMACION PROPORCIONADA POR LA SIMULACION MICROSCOPICA: Tiempos de viaje en los arcos dependientes del tiempoTiempos de viaje en los arcos dependientes del tiempo


44

Seguimiento de vehículos simulando AVL Seguimiento de vehículos simulando AVL de un vehículo equipado con GPSde un vehículo equipado con GPS


45

INFORMACION PROPORCIONADA POR LA SIMULACION MICROSCOPICA: INFORMACION PROPORCIONADA POR LA SIMULACION MICROSCOPICA: RutaRuta del del VehículoVehículo, , EmulaciónEmulación de la de la localizaciónlocalización automáticaautomática (GPS)(GPS)

Tracked Vehicle and

Vehicle’s data (FCD)


46

EmulaciEmulacióónn de la de la monitorizacimonitorizacióónn de un de un vehvehíículoculo equipadoequipadocon GPS en la con GPS en la simulacisimulacióónn microscmicroscóópicapica de de trtrááficofico

Vehicle information

Possibility to follow a vehicle during the simulation and to gather dynamic data while following the vehicle


47

DIVERSION ISSUES IN REALDIVERSION ISSUES IN REAL--TIME VEHICLE DISPATCHINGTIME VEHICLE DISPATCHING

• How to deal with thesituation when a newrequest appears?

• How to diverta vehicle from itspresent destination toserve the new client?

• Conceptual scheme of the diversion problem: Current movement

Planned movement

Optimization procedure

Current planned routes(including current destinations) New request

New planned routes(with the new request)

D D

D’ D’ A A

B B

C C


48

Ad Ad hochoc WaitingWaiting strategiesstrategies basedbased on realon real--time and short time and short termterm forecastedforecasted traveltravel times (times (AdaptedAdapted fromfrom MitrovicMitrovic--

MinicMinic and and LaporteLaporte))


49

EsquemaEsquema conceptual conceptual parapara la la evaluacionevaluacion de de sistemassistemas de de gestigestióónn de de flotasflotas en en tiempotiempo realreal

DEMANDA INICIAL Y ESPECIFICACIONES

DE LA FLOTA

MODULO DE CÁLCULO DE RUTAS Y PROGRAMACIÓN DE

SERVICIOS

PLAN INICIAL DE OPERACIONES

INFORMACIÓN EN TIEMPO REAL

•Nuevas demandas•Demandas insatisfechas•Condiciones de tráfico•Disponibilidad de la flota

MÓDULO DE REPROGRAMACIÓN Y CÁLCULO DE RUTAS

DINÁMICO

PLAN DINÁMICODE

OPERACIONES


50

Simulación de sistemas de gestión de flotas en tiempo real Simulación de sistemas de gestión de flotas en tiempo real • Calcular las rutas y programa

inicial de servicios– Costes de los arcos cij∼ tiempos

de viaje en los arcos tij• Ejecutar la simulación

– Seguir lo vehículos de la flota a lo largo de sus rutas

• Demanda de los clientes en tiempo real

– El nuevo cliente llama en el instante t

• Inputs al sistema de ayuda a la toma de decisiones

– Posiciones de cada vehículo en el instante t

– Identificación de los vehículos candidato

– Identificación de nuevas rutas dependientes del tiempo

• Tiempos de viaje en los arcos, en curso y previstos, proporcionados por la simulación

• Decisión– Considerar políticas de diversión

frente a no diversión– Asignar el nuevo cliente al

vehículo k– Calcular la nueva ruta

New route for vehicle 2

New customerCalls at time t

Position of vehicle 2 at

time t

Position of vehicle 1 at

time t

New route for vehicle 1


51

IMPLEMENTACIÓN DEL ESQUEMA IMPLEMENTACIÓN DEL ESQUEMA CONCEPTUAL CON EL AIMSUN NGCONCEPTUAL CON EL AIMSUN NG

DYNAMIC ROUTER AND SCHEDULER(External Application)

• Identifies the new demand • Reassigns vehicles • Changes stop points

AIMSUN MICROSCOPIC SIMULATION MODEL • Simulates traffic condition on the modelled network• Tracks fleet vehicles • Collects FCD

AIMSUN NG• Makes available

o The Link-node extended graph of the road network

o Stop points in the graph o Type of stop

• Provides access to o Current (and forecasted) link travel times o Fleet vehicles current routes and positions

DYNAMIC ROUTER AND SCHEDULER

• Initializes the process o Defines the initial schedule

• Provides o Stops changes, adding new stops o New routes for the fleet vehicles


52

TEST DEL PROTOTIPO DE SISTEMA TEST DEL PROTOTIPO DE SISTEMA DE AYUDA A LA TOMA DE DE AYUDA A LA TOMA DE

DECISIONES:DECISIONES:ESTUDIO DE DOS CASOS EN EL ESTUDIO DE DOS CASOS EN EL

PROYECTO MEROPE PROYECTO MEROPE (INTERREG III B MEDOC)(INTERREG III B MEDOC)

LUCCALUCCAPIACENZA PIACENZA


53

ModeloModelo AIMSUN de AIMSUN de LuccaLucca con con clientesclientes y y CentrosCentros LogísticosLogísticos


54

LuccaLucca: : ResultadosResultados parapara el el EscenarioEscenario 11

Route/Vehicle Route Cost (Distance)

1 6270,020 2 4366,700 3 4267,540 4 5264,860 5 3160,160 6 5188,260 7 4711,240 8 4734,820 9 4926,380 10 5186,280 11 5732,640 12 6118,840 13 6200,120 14 5801,100 15 5906,580 16 5976,620 17 6514,460

HUB 1

18 7426,120 Total 97752,74

Rutas de los tres primeros vehículos desde el

Centro Logístico 1


55

Rutas desde el Centro Logístico 2Rutas desde el Centro Logístico 2


56

PiacenzaPiacenza: : puntospuntos de de cargacarga--descargadescarga


57

ModeloModelo AIMSUN de AIMSUN de PiacenzaPiacenza: : detallesdetalles ((UbicacionesUbicacionesde de clientesclientes y y puntospuntos de de cargacarga--descargadescarga))


58

Resultados de Resultados de PiacenzaPiacenza: : Comparación de EscenariosComparación de Escenarios

(Por tipo de cliente, servicio directo/ Por (Por tipo de cliente, servicio directo/ Por puntos de cargapuntos de carga--descarga; distancia/tiempo)descarga; distancia/tiempo)

HUB by distance by time

HUB 1 elettrodomestici 105228,212 19436,123 HUB 2 elettrodomestici 302901,380 21636,601

HUB by distance by time

HUB 1 carico-scarico 28263,186 13972,171 HUB 2 carico-scarico 177938,200 11881,131


59

ReconocimientosReconocimientos y y conclusionesconclusiones

• AIMSUN es un simulador de tráfico desarrollado desde 1986 por el Laboratorio de Investigación Operativa y Simulación Del Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad Politécnica de Cataluña, a través de la participación, entre otros, en más de 22 proyectos de los Programas de I+D de la Unión Europea.

• AIMSUN está comercializado desde 1998 por TSS-TransportSimulation Systems, una empresa spin-off de la UPC. Actualmente hay más de 350 licencias en uso en todo el mundo.

• Para información sobre AIMSUN visitar http://www.aimsun.com• Las ideas presentadas sobre Simulación y City Logistics fueron

desarrolladas inicialmente en el proyecto SADERYL de la DGICYT (TIC2000-1750-C06-03).

• El prototipo fue completado como parte del Programa Europeo INTERREG III B MEDOCC Project MEROPE Axe 3, Measure 4, Code 2002-02-3.4-I-091

• Los tests se realizaron en las ciudades de Piacenza y Lucca, que han probado la viabilidad de la combinación de simulación y modelos de Vehicle Routing para el diseño y evaluación de aplicaciones City Logistics.

• El desarrollo y verificación de los conceptos de gestión de flotas en tiempo real es objeto del proyecto SADERYL-2 de la DGICYT (TIC2003-05982-C05-04 ).


60

MUCHAS GRACIAS POR SU ATENCIÓN

?

lec 10 barcelo

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