A Crew Scheduling Approach for Public Transit Enhanced with Aspects from Vehicle Scheduling

Gintner, Vitali; Kliewer, Natalia; Suhl, Leena

doi:10.1007/978-3-540-73312-6_2

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“…However, for instances with 80 trips, the results in Huisman et al (2005) were similar to the ones of Borndörfer et al (2008). In Gintner et al (2008), although the authors solved the crew scheduling problem for the same test instances, they claim that their results are not comparable with those of the integrated problem as in Huisman et al (2005). Therefore, they are also not comparable with ours.…”

Section: Random Datacontrasting

confidence: 67%

“…Heuristic algorithms for the multi-depot VCSP have been proposed by Borndörfer et al (2008), Gaffi and Nonato (1999), Huisman et al (2005), Gintner et al (2005) and Valouxis and Housos (2002). In Gintner et al (2008) the authors present an approach for solving the crew scheduling problem where, instead of using a fixed underlying vehicle schedule, they choose from a set of possibilities the most consistent vehicle schedule with respect to the crew scheduling.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 98%

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Branching approaches for integrated vehicle and crew scheduling

2008

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The integrated multi-depot vehicle and crew scheduling problem simultaneously builds vehicle blocks and crew duties. We present an integer mathematical formulation that combines a multi-commodity flow model with a mixed set partitioning/covering model. We propose solution approaches that start by solving the linear programming relaxation of the model. Whenever the resulting linear programming solution is not integer, three branching alternative strategies can be applied: a branch-and-bound algorithm and two branch-and-price schemes. The branch-andbound algorithm performs branching over the set of feasible crew duties generated while solving the linear relaxation. In the first branch-and-price scheme the linear programming relaxation is solved approximately, while in the second one it is solved exactly. Computational experience is reported over two different types of problems: randomly generated data publicly available for benchmarking in the Internet and data from a bus company operating in Lisbon.

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Section: Random Datacontrasting

confidence: 67%

Section: Introductionmentioning

confidence: 98%

Branching approaches for integrated vehicle and crew scheduling

2008

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“…El modelo propuesto resuelve instancias reales con miles de viajes programados al aplicar directamente software de optimización estándar. Otra investigación que usa la misma formulación de red tiempo-espacio es encontrada en Gintner et al, (2008) la cual intenta resolver el problema de programación de conductores en un caso de transporte público. Thangiah et al, (2008) presentan heurísticas para resolver un SBRP rural complejo usando redes de caminos digitalizados.…”

Section: Revisión De La Literaturaunclassified

Un Algoritmo de Estimación de Distribuciones copulado con la Distribución Generalizada de Mallows para el Problema de Ruteo de Autobuses Escolares con Selección de Paradas

Pérez-Rodríguez

Hernández-Aguirre

2017

Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial R

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ResumenAunque los algoritmos de estimación de distribuciones fueron originalmente diseñados para resolver problemas con dominio de valores reales o enteros, en esta contribución se utilizan para la resolución de un problema basado en permutaciones. El ruteo de autobuses escolares con selección de paradas es resuelto utilizando la distribución generalizada de Mallows como un intento para describir y obtener una distribución de probabilidad explicita sobre un conjunto de rutas de autobuses escolares. Además, un operador de mutación es considerado para mejorar la estimación de la permutación central, un parámetro de la distribución de Mallows. Diferentes y diversas instancias sirvieron como parámetro de entrada y prueba para mostrar que problemas basados en permutaciones tales como el ruteo de autobuses escolares con selección de paradas pueden ser resueltos por medio de un modelo de probabilidad, y mejorar la estimación de la permutación central ayuda al desempeño del algoritmo.Palabras Clave: Algoritmo de estimación de distribuciones, distribución de Mallows, problema de ruteo de vehículos, problema de ruteo de autobuses escolares. IntroducciónBásicamente, el problema del ruteo de autobuses escolares con selección de paradas SBRP (por sus siglas en inglés School Bus Routing Problem) consiste en encontrar una eficiente secuencia de rutas para una flota de autobuses escolares que recogen estudiantes en diversas paradas y los dejan en su escuela satisfaciendo varias restricciones tales como capacidad máxima del autobús, tiempo máximo para recoger a los estudiantes, y el tiempo límite para llegar a la escuela. Por lo tanto, el SBRP es un tema de investigación logística y puede ser considerado como un problema combinatorio realista.Una variante del SBRP llamada SBRP con selección de paradas SBRPBSS (por sus siglas en inglés School Bus Routing Problem with Bus Stop Selection), se tiene cuando hay un conjunto de paradas potenciales de autobús, de tal manera que cada estudiante vive a r metros de al menos alguna de ellas. Así, determinar el conjunto de paradas de autobús que realmente se deben visitar es una parte del problema (Schittekat et al., 2013).El SBRPBSS puede ser visto como un caso especial del problema de ruteo de vehículos con capacidad finita CVRP (por sus siglas en inglés Capacitated Vehicle Routing Problem), un problema NP-hard (por sus siglas en inglés Non-deterministic Polynomial-time), donde un conjunto de n nodos o vértices (las paradas a visitar) está dado con una demanda especifica (los estudiantes) los cuales deben ser atendidos por una flota de vehículos (los autobuses escolares) con capacidad limitada. Sin embargo se discute que existe un conjunto de paradas potenciales en este artículo, de las cuales se debe definir cuáles de ellas en realidad su ocuparan.En esencia, el SBRPBSS tiene tres aspectos distintos pero relacionados entre sí: (1) determinar el conjunto de paradas a visitar, (2) establecer para cada estudiante a qué parada deberá dirigirse a esperar un autobús, y (3) diseñar rutas con las...

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“…Here, minor changes to the timetable result in improved solutions. Gintner et al (2008) present a partial integration of Vehicle and Crew Scheduling. The optimal vehicle flow can be decomposed into an optimal vehicle schedule in a number of different ways.…”

Section: Literaturementioning

confidence: 99%

Integrating Timetabling and Crew Scheduling at a Freight Railway Operator

Bach

Dollevoet

Huisman

2016

Transportation Science

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We investigate to what degree we can integrate a Train Timetabling / Engine Scheduling Problem with a Crew Scheduling Problem. In the Timetabling / Engine Scheduling Problem we determine for each demand a specific time within its time window when the demand should be serviced. Furthermore, we generate engine duties for the demands. In our solution approach for the overall problem, we first obtain an optimal solution for the Timetabling / Engine Scheduling Problem. When solving the Crew Scheduling Problem, we then exploit the fact that numerous optimal, and near optimal solutions exist for the previous problem. We consider all these solutions that can be obtained from the optimal engine schedule by shifting the demands in time, while keeping the order of demands in the engine duties intact. In particular, in the crew scheduling stage it is allowed to re-time the service of demands if the additional cost is outweighed by the crew savings. This information is implemented in a mathematical model for the Crew Scheduling Problem. The model is solved using a column generation scheme. We perform computational experiments based on a case at a freight railway operator, DB Schenker Rail Scandinavia, and show that significant cost savings can be achieved.

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A Crew Scheduling Approach for Public Transit Enhanced with Aspects from Vehicle Scheduling

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Branching approaches for integrated vehicle and crew scheduling

Branching approaches for integrated vehicle and crew scheduling

Un Algoritmo de Estimación de Distribuciones copulado con la Distribución Generalizada de Mallows para el Problema de Ruteo de Autobuses Escolares con Selección de Paradas

Integrating Timetabling and Crew Scheduling at a Freight Railway Operator

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