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A Matheuristic Iterative Approach for Profit-Oriented Line Planning Applied to the Chinese High-Speed Railway NetworkUn enfoque matemático iterativo para la planificación de líneas orientada a los beneficios aplicada a la red ferroviaria de alta velocidad china

Resumen

En este trabajo se propone un enfoque matemático iterativo (MHIA) para resolver el problema de planificación de líneas, también llamado problema de diseño de red, y de fijación de frecuencias en la red ferroviaria de alta velocidad china. Nuestro modelo de optimización integra los objetivos orientados a los costes y a los pasajeros en un objetivo orientado a los beneficios. Así, el tiempo de viaje de los pasajeros se incorpora al precio del billete mediante un valor de tiempo de viaje. Como resultado, los transbordos y desvíos darán lugar a precios de billete más bajos y, por tanto, a menores ingresos para el operador. Al evaluar el rendimiento de un determinado plan de líneas, es necesario modelizar la forma en que los pasajeros viajarán por la red. Esta asignación de pasajeros suele requerir mucho tiempo de cálculo. El enfoque de planificación de líneas propuesto mejora iterativamente el plan de líneas utilizando indicadores fáciles de determinar. Durante el proceso, un modelo de programación lineal entera mixta aborda la asignación de pasajeros y optimiza el ajuste de frecuencias para maximizar el beneficio operativo. Se ejecutan amplios experimentos computacionales para demostrar la eficacia del enfoque propuesto para abordar el problema de planificación de líneas de la red ferroviaria del mundo real. A través de amplios experimentos computacionales en la pequeña red de ejemplo y en instancias basadas en el mundo real, los resultados muestran que el modelo propuesto puede mejorar los beneficios en un 22,4% de media en comparación con sus soluciones iniciales. Al compararlo con un enfoque iterativo alternativo, nuestro método propuesto tiene la ventaja de obtener soluciones de alta calidad al mejorar los beneficios un 10,8% de media. Para redes de tamaño pequeño, mediano y grande, los resultados obtenidos se aproximan a las soluciones óptimas, cuando están disponibles.

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