A Hybrid Column Generation and Clustering Approach to the School Bus Routing Problem with Time Windows
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Universidad Distrital Francisco José de Caldas
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Resumen
Descripción
This paper attempts to solve the School Bus Routing Problem with Time Windows that consists of finding the best set of routes to pick up students distributed geographically with constraints as capacity, time windows and maximum travel time. We formulated the problem as a classic Vehicle Routing Problem with Time Windows and solved it using an approach based on a clustering algorithm and column generation method. A real world case from a school in Bogota, Colombia is presented including 600 students to pick up ´ in near 400 nodes located in urban and rural areas. The obtained results demonstrate a reduction as the problem’s complexity and an improvement on the performance measures of the proposed method.
Este artículo intenta resolver el problema de ruteo de buses escolares con ventanas de tiempo el cual consiste en encontrar el mejor conjunto de rutas para recoger estudiantes geográficamente distribuidos con restricciones de ventanas de tiempo. El problema es formulado como un clásico problema de ruteo de vehículos con ventanas de tiempo y resuelto una aproximación basada en agrupación y generación de columnas. Se presenta un casode aplicación real en un colegio de Bogotá, Colombia con 600 estudiantes y 400 nodos localizados en área urbana y rural. Los resultados obtenidos muestran como la complejidad del problema es reducida y se mejoran las medidas de desempeño.
Este artículo intenta resolver el problema de ruteo de buses escolares con ventanas de tiempo el cual consiste en encontrar el mejor conjunto de rutas para recoger estudiantes geográficamente distribuidos con restricciones de ventanas de tiempo. El problema es formulado como un clásico problema de ruteo de vehículos con ventanas de tiempo y resuelto una aproximación basada en agrupación y generación de columnas. Se presenta un casode aplicación real en un colegio de Bogotá, Colombia con 600 estudiantes y 400 nodos localizados en área urbana y rural. Los resultados obtenidos muestran como la complejidad del problema es reducida y se mejoran las medidas de desempeño.
Palabras clave
clustering, column generation, optimization, school bus routing