Pianificazione Efficiente dei Turni Macchina: Tecniche di Ottimizzazione e Analisi dei Dati nel Trasporto Pubblico

Abstract

Nel trasporto pubblico, la gestione efficiente dei turni dei mezzi è cruciale per garantire operazioni affidabili, ridurre i costi e migliorare la qualità del servizio. Questo studio sviluppa un sistema di ottimizzazione dei turni macchina utilizzando tecniche di analisi dei dati e algoritmi di ottimizzazione per risolvere problemi complessi di pianificazione.

La pianificazione coinvolge variabili come la disponibilità dei mezzi, le distanze, i tempi di viaggio e le preferenze dei conducenti. L'obiettivo è massimizzare l'efficienza operativa e garantire il rispetto degli orari.

Metodi tradizionali come algoritmi genetici e ricerca tabu, e tecniche avanzate come la programmazione lineare e le reti neurali, sono stati utilizzati per migliorare l'efficienza del trasporto pubblico. Il sistema implementato con Python e pandas acquisisce e analizza dati, ottimizza i turni e valuta le prestazioni, assegnando in modo efficiente i mezzi disponibili.

I risultati mostrano che il sistema riduce i tempi di inattività dei mezzi, migliora l'efficienza operativa e garantisce il rispetto degli orari. L'ottimizzazione dei percorsi riduce i chilometri percorsi senza passeggeri. Il sistema dimostra un significativo miglioramento rispetto ai metodi tradizionali.

L'implementazione di un sistema di ottimizzazione rappresenta un passo importante verso la gestione efficiente delle risorse nel trasporto pubblico. L'uso di tecniche avanzate può migliorare l'efficienza operativa e ridurre i costi, con potenziali sviluppi futuri nell'integrazione di dati in tempo reale e tecniche di apprendimento automatico.

In public transportation, efficient management of vehicle shifts is crucial to ensure reliable operations, reduce costs, and improve service quality. This study develops a machine shift optimization system using data analysis techniques and optimization algorithms to solve complex planning problems.

The planning involves variables such as vehicle availability, distances, travel times, and driver preferences. The goal is to maximize operational efficiency and ensure schedule adherence.

Traditional methods like genetic algorithms and tabu search, and advanced techniques like linear programming and neural networks, have been used to improve public transport efficiency. The system, implemented with Python and pandas, acquires and analyzes data, optimizes shifts, and evaluates performance, efficiently assigning available vehicles.

Results show that the system reduces vehicle idle times, improves operational efficiency, and ensures schedule adherence. Route optimization reduces kilometers traveled without passengers. The system demonstrates significant improvement over traditional methods.

Implementing an optimization system represents an important step toward efficient resource management in public transportation. The use of advanced techniques can enhance operational efficiency and reduce costs, with potential future developments in real-time data integration and machine learning techniques.