Browsing by Author "Giesen Encina, Ricardo"
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- ItemA method for solving the multi-objective transit frequency optimization problem(2016) Giesen Encina, Ricardo; Martínez, H.; Mauttone, A.; Urquhart, M.
- ItemAn analysis of service level impact on delivery cost routing with time windows.(2012) Burq, Philippe; Giesen Encina, Ricardo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
- ItemAn integrated approach for timetabling and vehicle scheduling problems to analyze the trade-off between level of service and operating costs of transit networks(2014) Ibarra Rojas, Omar, J.; Giesen Encina, Ricardo; Ríos Solis, Yasmin, A.
- ItemAnalysis of real-time control strategies in a corridor with multiple bus services(2015) Hernández, D.; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Giesen Encina, Ricardo; Delgado Breinbauer, Felipe Alberto
- ItemAplicación de algoritmos de aprendizaje estadístico para predecir velocidades de buses con información en tiempo real(2015) Julio Alessandrini, Nikolas; Giesen Encina, Ricardo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaLa predicción de velocidad de buses de transporte público es relevante tanto para los usuarios como los operadores. Para los usuarios permite generar herramientas que le entreguen información certera sobre aproximación del próximo bus, así como también ayuda en la elección de rutas expeditas según la hora del día. Para los operadores es relevante al momento de planificar recorridos, frecuencias u horarios. Hay literatura de casos exitosos de predicción de velocidad en tiempo real usando algoritmos de aprendizaje estadístico, pero cada trabajo es distinto y son poco comparables debido a la diferencia entre los datos disponibles usados. En este caso, los datos usados corresponden a pulsos de GPS transformados en velocidades. No se encontró bibliografía con los mismos tipos de datos, por lo que consideramos que este caso es nuevo. Así, el objetivo de este trabajo es comparar el desempeño de distintos algoritmos de aprendizaje estadístico incorporando información en tiempo real de dispositivos GPS para predecir velocidades de buses en la ciudad de Santiago de Chile.Se usarán tres algoritmos de aprendizaje estadístico: redes neuronales, máquinas de soporte vectorial y redes bayesianas, de los que se generan cuatro modelos. Éstos se comparan entre sí, además de con dos modelos benchmark, siendo testeados en tres servicios de buses: 501-ida, C06-ida y 210-ida de Transantiago, el sistema de transporte público de Santiago. El documento abarca desde el procesamiento previo de las velocidades, que son obtenidas a través de pulsos enviados por GPS equipados en los buses, hasta el detalle de cada modelo junto a sus parámetros, mostrando posteriormente los resultados y un análisis de éstos. Basados en este caso de estudio, se concluye que el algoritmo de redes neuronales es el que mejor desempeño muestra con nuestro set de datos, logrando una mejora de hasta 23% sobre la raíz del error cuadrático medio con respecto al mejor de los modelos benchmark. Dado que sólo se contaba con información de GPS, se propone incluir variables explicativas adicionales, como flujo vehicular de espiras magnéticas, información de abordaje de sistemas de pago de tarifas (FCS, Fare Collecting Systems), o información de incidentes en las vías.
- ItemBus Control Strategy Application : Case Study of Santiago Transit System(2014) Lizana, Pedro; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Giesen Encina, Ricardo; Delgado Breinbauer, Felipe Alberto
- ItemComparison of dynamic control strategies for transit operations(2013) Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Cortés, Cristián E.; Giesen Encina, Ricardo; Sáez, Doris; Delgado Breinbauer, Felipe Alberto; Valencia, Francisco; Cipriano, Aldo
- ItemContinuous approximation for skip-stop operation in rail transit(2013) Freyss, Maxime; Giesen Encina, Ricardo; Muñoz Abogabir, Juan Carlos
- ItemDetermination of efficient frontiers for urban public transport system configurations(2023) Basnak Klajn, Paul Alexander; Giesen Encina, Ricardo; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaOne of the fundamental aspects when planning an urban public transport system is to define which modes provide the greatest benefit both for the city residents and for the system operators. Two relevant questions arise from this: What characteristics of cities and their people are relevant to define these modes? What are the efficiency frontiers – that is, the minimum and maximum values of these relevant characteristics – for the different modal configurations that an urban public transport system should have? The available literature addresses these questions through recommendations based on existing systems and mathematical optimization models. However, recommendations based on existing systems are often limited to simple criteria based on the population of cities an the income of their residents, which ignores the relevance of other factors explaining public transport trips in lines or networks. For their part, optimization models have been widely used to define the ideal fundamental characteristics that a given transport service or network should have, such as frequency, density of lines and distance between stops, but they usually lack in linking the real characteristics of cities with the transport technologies that allow minimizing total costs. In addition, there are no known systematic efforts to link both mentioned approaches, considering the behaviour of people in their mode choice. The general objective of this research is to develop classification and optimization models to recommend which public transport modes a city should have according to their basic characteristics. Moreover, the proposed models are applied in simple representations of cities with low-capacity modes and in transit lines with high-capacity modes. Based on this general aim, the main objectives are the following: a) Estimate aggregate classification models at the city level to determine which geographic and socioeconomic factors of cities and their residents define the existing modal supply in their public transport systems. b) Provide recommendations about the set of modes to be used in cities below 200,000 inhabitants, by applying social cost minimization models in simplified representations of such cities. c) Propose improved demand thresholds that set the recommendation between high-capacity modes (bus, Bus Rapid Transit [BRT], Metro) through optimization models in transit lines. To achieve this objective, a stated preference study was first performed, which allowed for improving the perception of the penalty for crowding in public transport vehicles. Once these valuations were obtained, cost minimization models were applied in corridors to update the demand thresholds to allow a better selection of the most efficient technology. In conclusion, we identified common determinants of higher capacity transit modes in cities, both for the existing and recommended systems, such as a higher population, income, and linear form. From the onset of COVID-19, users were found to penalize traveling in crowded transit vehicles with non-linear functions increasing with density of passengers in the vehicle and the proportion of users not wearing facemasks. When applying these valuations to line optimization models, the minimum demand that justifies building a BRT over a standard bus line is reduced when facemask use compliance is lower, and directionality of demand is less significant than if pre-pandemic values were used.
- ItemEnfoque de optimización para la transición desde jornadas parciales a jornadas completas en un sistema escolar(2017) Pavez van Rysselberghe, Tomás Ignacio; Giesen Encina, Ricardo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaPara implementar la transición de un sistema de jornada parcial escolar a uno de jornada completa se deben realizar mejoras de infraestructura a las escuelas. Uno de los desafíos es minimizar la disrupción de la educación de los alumnos que tendrán que ser transferidos y a la vez minimizar los costos y el tiempo de transición. El trabajo desarrollado en esta tesis consiste en elaborar un modelo de programación entero mixto que permita entregar un plan para realizar la mejor transición posible de la situación actual a una situación óptima dada. Dado que la solución de este modelo implica un costo computacional considerable, se programó una heurística basada en el algoritmo GRASP para encontrar una solución inicial factible cercana al óptimo para dársela como punto de partida al software de optimización y así alcanzar el óptimo en tiempos razonables. El método propuesto fue probado con datos reales de dos municipios brasileños: Axixa y Timón. Los resultados mostraron que la decisión de qué colegio abrir y cuándo abrirlo es robusta sobre la estimación de alumnos futuros. Además incluir el costo subjetivo de cambiar un alumno de colegio en la función objetivo puede mejorar notoriamente los niveles de servicio sin aumentar de manera importante los costos monetarios. Finalmente, el uso de una heurística GRASP para alcanzar una solución inicial reduce el tiempo de resolución desde más de cuatro semanas hasta menos de diez minutos. Además, para los casos estudiados, la heurística puede alcanzar soluciones que están a menos del 5% del óptimo.
- ItemEstimation and prediction of dynamic matrix travel on a public transport corridor using historical data and real-time information(2020) Zúñiga Artigas, Felipe Andrés; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Giesen Encina, Ricardo
- ItemUna formulación para el problema de ruteo de vehículos con tiempos de viaje dependientes del tiempo para la actualización de rutas con información en tiempo real(2009) Ebensperger Palacios, Matías Jaime; Giesen Encina, Ricardo; Fernández Larrañaga, José Enrique; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEn esta investigación se estudia el problema de ruteo dinámico de vehículos con ventanas de tiempo e información en tiempo real respecto de las condiciones de oferta y demanda del sistema. Los objetivos de la presente investigación son: (i) cuantificar los beneficios del uso de tiempos de viaje dependientes del tiempo en la construcción de rutas de despacho vehiculares; (ii) cuantificar los beneficios del uso de información en tiempo real para actualizar planes en la operación de rutas de despacho vehiculares, considerando cambios en los niveles de servicio de la red de transporte, y nuevas demandas; y (iii) desarrollar un algoritmo de solución para el problema. Se construyó una red espacio-tiempo para reflejar la condición de tiempos de viaje dependientes del tiempo.
- ItemGeneration and design heuristics for zonal express services(2015) Larraín Izquierdo, Homero; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Giesen Encina, Ricardo
- ItemHow many Urban Recycling Centers do We Need and where? A Continuum Approximation Approach(2016) Soto, Javier; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Giesen Encina, Ricardo
- ItemImpacto de considerar pendientes en el consumo de combustible en una planificación de rutas de vehículos(2018) Brunner Parra, Carlos Federico; Giesen Encina, Ricardo; Klapp Belmar, Mathias; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEl costo de transportar un producto, desde el abastecimiento de materia prima hasta la distribución del producto terminado al consumidor final, corresponde aproximadamente entre un 10% y 20% de su costo total final. Esto ha motivado el uso de la Investigación de Operaciones para reducir este costo. En la etapa de distribución final del producto, se han estudiado múltiples variantes del Problema de Ruteo de Vehículos, en inglés Vehicles Routing Problem (VRP). Típicamente, la literatura especializada ha considerado que los vehículos se trasladan sobre un terreno plano y por ende, minimizar distancia recorrida minimiza costos de transporte. Sin embargo, en ciudades costeras como Valparaíso, Chile, puede haber clientes separados con una diferencia de más de 200 m de altitud, lo que puede incrementar el consumo de combustible si se planifica en el plano. Por eso, una planificación debe modelar el consumo de combustible distinguiendo los viajes que son en subida, de los de bajada. En esta investigación, estudiamos el efecto que tienen las pendientes de caminos en una red vial urbana sobre los costos operativos asociados a una planificación rutas vehiculares. En particular, comparamos planificaciones que asumen un terreno plano con otras que consideran una geografía tridimensional mediante un modelo de optimización que minimiza consumo de combustible y tiempo de viaje que resolvemos mediante metaheurísticas. Estudiamos el problema de distribución de un centro de distribución a muchos clientes en Valparaíso y Santiago, generando 20 familias de instancias con 10, 20, 50 y 100 clientes seleccionados en un muestreo estratificado por alturas. En Valparaíso, obtenemos ahorros potenciales de costo de hasta 13% al considerar pendientes en la planificación de rutas. Nuestros experimentos indican que los beneficios se obtienen diseñando rutas que evitan utilizar arcos con pendientes elevadas, recorriendo más distancia que la mínima posible. Además, la cantidad de despachos tiende a aumentar, de manera que las rutas en subida transporten menos carga. Finalmente, observamos que nuestras soluciones tienden a formar rutas en donde clientes visitados sucesivamente poseen alturas similares.
- ItemIntegrated Real-Time Transit Signal Priority Control for High-Frequency Segregated Transit Services(2015) Delgado Breinbauer, Felipe Alberto; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Giesen Encina, Ricardo; Wilson, Nigel H.
- ItemJoint optimization of fleet size and maintenance capacity in a fork-join cyclical transportation system(2013) Pascual Jiménez, Rodrigo; Martínez, A.; Giesen Encina, Ricardo
- ItemMétodo de localización de bahías de carga y descarga : aplicación al plan integral de movilidad de Santiago centro(2016) Cuevas de la Fuente, María Alejandra; Giesen Encina, Ricardo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEntre las medidas de logística urbana más comunes se encuentran el uso de bahías de carga y descarga. En esta tesis se presenta una propuesta de localización de bahías en el contexto de un plan de movilidad urbana. En primer lugar, se obtiene un modelo agregado de bahías utilizando teoría de colas y modelos de localización de instalaciones. Debido a la visión integral y a los múltiples actores que participan de un plan de movilidad, la propuesta debe ser adaptada según los requerimientos del plan y el contexto de la zona de estudio derivando en un modelo integral de bahías. Para la evaluación de este, se utiliza un modelo hipercubo de colas, que incorpora la dimensión espacial y las preferencias en su análisis. Como enseñanza del proceso se nota que, al comparar ambos modelos, el modelo agregado no observar la congestión local existente en la zona debido a que asume una distribución homogénea de la demanda en el área. Finalmente, otras limitaciones y extensiones también son discutidas, entre ellas posibles mejoras a los modelos y también medidas complementarias para el caso de estudio de Santiago Centro.
- ItemMétodos de aprendizaje estadístico para predecir velocidades de buses y analizar el impacto de las variables explicativas.(2017) Berczely Prada, Jan; Giesen Encina, Ricardo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEl creciente interés por generar Sistemas de Transporte Inteligente (ITS por sus siglas en inglés), ha incentivado la investigación en métodos para predecir velocidades o tiempos de viaje de los buses, factores que tienen un impacto positivo tanto para el usuario como para el operario. Al usuario no sólo lo ayuda a planificar mejor sus rutas, sino también a disminuir la ansiedad psicológica por desconocer las horas de pasada y llegada de buses. Por otro lado, al operario lo ayuda a tomar decisiones estratégicas, tales como optimizar el número de buses y la frecuencia de pasada por los paraderos. Los modelos de aprendizaje estadístico han logrado gran popularidad por sus buenos resultados, y por su capacidad para adaptarse fácilmente a los requerimientos del modelador. Es por ello que la literatura ha reportado trabajos relevantes en la predicción de velocidades y tiempos de viaje de los buses. Sin embargo, no hay consenso respecto a qué modelo es mejor, ya que estos dependen del tipo de datos con que se trabaja, y del lugar en que estos han sido recopilados. Este trabajo tiene dos objetivos. El primero es comparar el desempeño de tres modelos de aprendizaje estadístico (Regresión Lineal Múltiple, Máquinas de Soporte Vectorial y Redes Neuronales), y contrastarlos con dos modelos base o benchmark (de información histórica y en tiempo real). Para ello, se utilizan como caso de estudio tres servicios de buses de la ciudad de Santiago de Chile. El segundo objetivo busca determinar aquellas variables explicativas que son más o menos significativas al incluirlas en los modelos. Para tales efectos se trabajó con las variables velocidad de buses reportadas por GPS, características de la demanda de usuarios (subidas, bajadas y carga), infraestructura, y factores de entorno. En los tres servicios de buses, el modelo que tuvo mejores resultados en términos de la raíz del error cuadrático medio, es el de Redes Neuronales, seguido por el modelo de Regresión Lineal Múltiple, y luego por la Máquinas de Soporte Vectorial. En todos los casos, los modelos de aprendizaje estadístico superaron los modelos benchmark, con un desempeño que varía entre un 10% y un 25% en la disminución del error. Respecto a las variables explicativas involucradas, se encuentra que la utilización de la variable de velocidad tiene un impacto relevante, mientras que el resto de las variables analizadas solo disminuyen los errores en un 2%. Del análisis efectuado, pareciera que las variables de velocidad llevan implícitas, en su valor, el efecto de las otras variables de características de demanda de usuarios, infraestructura y factores de entorno.
- ItemModel for the Optimal Location of Bus Stops and Its Application to a Public Transport Corridor in Santiago, Chile(2013) Medina, Marcos; Giesen Encina, Ricardo; Muñoz Abogabir, Juan Carlos