Ottimizzazione dei percorsi per sistemi condivisi (scooter sharing e trasporto pubblico) mediante un approccio ibrido PSO-GA

Abstract

Abstract in italiano Negli ultimi anni, il sistema di scooter sharing ha suscitato un crescente interesse come modalità sostenibile ed ecologica di mobilità urbana, capace di rafforzare i sistemi di trasporto pubblico. L'integrazione tra scooter e metropolitana offre nuove opportunità per migliorare l'accessibilità e ridurre l'uso dei veicoli privati. Una delle principali sfide nell'implementazione di questo sistema integrato riguarda la pianificazione dei percorsi, che rappresenta il tema centrale di questa tesi. Il problema di routing, caratterizzato da molteplici fattori (tempo, costo, traffico, impatto ambientale), è stato modellato come un problema di ottimizzazione multi-obiettivo di tipo NP-hard. Per affrontare questa complessità, è stato proposto un approccio ibrido PSO-GA (Particle Swarm Optimization – Genetic Algorithm), che consente di ottenere risultati più precisi e affidabili rispetto ai metodi tradizionali. I risultati ottenuti attraverso la modellazione e la risoluzione del caso di studio con MATLAB dimostrano l'efficacia e la solidità dell’approccio proposto.

Abstract

In the current decade, and in sustainable transportation systems, scooter sharing has attracted widespread attention as an environmentally-friendly means of public transportation which can help develop public transportation. The combination of scooters and subway in the area of sustainable transportation systems can provide many opportunities for developing access to public transportation. Of the challenges which have arisen and initiated discussions of interest about the implementation of a scooter-subway system to replace personal vehicles, is the issue of routing in the aforementioned system. This has been chosen as the main subject of the thesis. Thus, this thesis provides an account for routing in this system. Due to the fact that the issue of routing includes multiple factors such as time, costs, traffic, green spaces etc., the above-mentioned problem is considered to be a multi-objective NP-hard optimization problem. For this purpose, the hybrid optimization approach of PSO-GA has been put forward in the present paper in order for the provided answers to be of higher accuracy and validity than those of normal optimization methods. The results obtained from modeling and problem solving for the case study in the MATLAB software are indicative of efficiency and desirability of the model and the proposed approach for solving the model.