Esta dissertação trata do problema do projeto de redes de transporte público por ônibus, que consiste em estabelecer as linhas de ônibus a serem operadas e seus respectivos trajetos e frequências. Busca-se determinar uma rede de tal forma a minimizar custos de operadores e usuários, constituindo um problema multiobjetivo. O custo dos operadores é representado tanto pela frota como pela quilometragem total necessária para atender às frequências exigidas; já o custo dos usuários é representado pela soma dos tempos de espera, tempos de viagem dentro do veículo e eventuais penalidades de transferência. Dado tratar-se de um problema multiobjetivo, de natureza combinatória e complexo, é proposto um método de solução baseado na metaheurística Algoritmo Genético. O mesmo baseia-se na construção inicial de um banco de rotas viáveis, e cada solução proposta é formada selecionando-se um subconjunto de rotas deste banco para formar a rede. São aplicadas estratégias de busca por soluções viáveis nos operadores do Algoritmo Genético, devido à grande proporção de indivíduos inviáveis. O modelo é avaliado através de uma instância de teste da literatura e os resultados são comparados com os já obtidos em trabalhos anteriores. A melhor solução encontrada através do método descrito deste trabalho é superior às já reportadas na literatura. Uma análise de sensibilidade foi realizada para avaliar a influência de parâmetros de entrada do modelo na qualidade das soluções. Um Sistema de Visualização foi desenvolvido para representar graficamente as linhas de ônibus e demais variáveis das soluções. Sugere-se, ao final do trabalho, um conjunto de pesquisas futuras associadas à melhoria do modelo. / This dissertation addresses the public transport network design problem, which comprises determining the bus routes, their associated itineraries and frequencies. The network is designed as to minimize operators and users costs, creating a multiobjective problem. Operators costs are represented by the total fleet and mileage necessary to address required frequencies while user costs are represented by the sum of waiting times, in-vehicle travel times and possible transfer penalties. Given the complexity of this combinatorial and multiobjective problem, a solution method, based on the genetic algorithm metaheuristic, is proposed. Initially a database of feasible routes is built, and each proposed solution is formed by selecting a subset of routes from the database to form the network. Feasibility search strategies are applied inside genetic algorithms operators to make up for the large number of unfeasible individuals. The model is evaluated with a small network and the results are compared with those obtained in previous studies. The best solution attained with the present method is superior to previously published results. A sensitivity analysis was conducted to evaluate the influence of different model input parameters on solution quality. A Visualization System was developed to graphically represent the solutions bus lines and other variables. A set of future research ideas, related to the model improvement, are presented at the end of this study.

[pt] Atualmente mais da metade da população mundial mora em cidades. O deslocamento na região urbana, mediante a utilização de transporte público se dificulta devido ao planejamento deficiente das rotas e redes de transporte, longos tempos de viagem, aumento do custo das passagens, dos tempos de espera, etc. Como consequência, a busca de operações mais eficientes no sistema de transporte público urbano tem aumentado visando atender as necessidades de transporte de forma mais sustentável. Após a revisão da literatura relacionada ao problema de desenho de rede de transporte público urbano, foi escolhido o método proposto por Aquino, (1980), aplicável para redes de ônibus urbanos. Por médio da modernização do programa do método escolhido e as melhorias nele, o número de rotas que define a rede conectada diminuiu. O número de transbordos na rede foi minimizado até zera-lo com um menor conjunto de rotas. Análise de indicadores e de rentabilidade das rotas que minimizam o número de transbordo na rede, permite ao planejador ter uma visão geral do comportamento dessas rotas possibilitando tomar decisões mantendo os requerimentos iniciais e o objetivo de estudo. O programa do método desenvolvido, adaptado a uma linguagem moderna, Cmais mais, oferece, tanto ao meio acadêmico quanto ao profissional, uma ferramenta de fácil aplicação para dar solução ao Problema de Desenho de Rede de Transporte Público Urbano. Contribuindo potencialmente ao incremento da eficiência do processo de planejamento e, portanto, à redução de não conformidades do serviço de transporte resultando em economia dos custos para as empresas prestadoras deste serviço. / [en] Nowadays, more than half of the world s population lives in cities. Displacement in the urban area through the use of public transportation is hampered by poor planning of transport routes and networks, long travel times, increased ticket costs and waiting times, etc. As a consequence, the search for more efficient operations in the urban public transport system has increased in order to meet the transport needs in a more sustainable way. After the literature review related to the urban public transport network design problem, the method proposed by Aquino (1980), applicable to urban bus networks, was chosen. By means of the program s modernization of the chosen method and the improvements in it, the number of routes defining the connected network has decreased. The overflow number on the network has been minimized to zero with a smaller set of routes. Analysis of indicators and profitability of the routes that minimize the number of transfer in the network, allows the planner to have an overview of the behavior of these routes allowing to make decisions keeping the initial requirements and the objective of study. The developed method program, adapted to a modern language, C plus plus, offers both an academic and a professional environment an easy application tool to solve the Urban Public Transport Network Design Problem. Potentially contributing to the increase of the efficiency of the planning process and, therefore, to the reduction of nonconformities of the transport service, resulting in cost savings for the companies that provide this service.

Esta dissertação trata do problema do projeto de redes de transporte público por ônibus, que consiste em estabelecer as linhas de ônibus a serem operadas e seus respectivos trajetos e frequências. Busca-se determinar uma rede de tal forma a minimizar custos de operadores e usuários, constituindo um problema multiobjetivo. O custo dos operadores é representado tanto pela frota como pela quilometragem total necessária para atender às frequências exigidas; já o custo dos usuários é representado pela soma dos tempos de espera, tempos de viagem dentro do veículo e eventuais penalidades de transferência. Dado tratar-se de um problema multiobjetivo, de natureza combinatória e complexo, é proposto um método de solução baseado na metaheurística Algoritmo Genético. O mesmo baseia-se na construção inicial de um banco de rotas viáveis, e cada solução proposta é formada selecionando-se um subconjunto de rotas deste banco para formar a rede. São aplicadas estratégias de busca por soluções viáveis nos operadores do Algoritmo Genético, devido à grande proporção de indivíduos inviáveis. O modelo é avaliado através de uma instância de teste da literatura e os resultados são comparados com os já obtidos em trabalhos anteriores. A melhor solução encontrada através do método descrito deste trabalho é superior às já reportadas na literatura. Uma análise de sensibilidade foi realizada para avaliar a influência de parâmetros de entrada do modelo na qualidade das soluções. Um Sistema de Visualização foi desenvolvido para representar graficamente as linhas de ônibus e demais variáveis das soluções. Sugere-se, ao final do trabalho, um conjunto de pesquisas futuras associadas à melhoria do modelo. / This dissertation addresses the public transport network design problem, which comprises determining the bus routes, their associated itineraries and frequencies. The network is designed as to minimize operators and users costs, creating a multiobjective problem. Operators costs are represented by the total fleet and mileage necessary to address required frequencies while user costs are represented by the sum of waiting times, in-vehicle travel times and possible transfer penalties. Given the complexity of this combinatorial and multiobjective problem, a solution method, based on the genetic algorithm metaheuristic, is proposed. Initially a database of feasible routes is built, and each proposed solution is formed by selecting a subset of routes from the database to form the network. Feasibility search strategies are applied inside genetic algorithms operators to make up for the large number of unfeasible individuals. The model is evaluated with a small network and the results are compared with those obtained in previous studies. The best solution attained with the present method is superior to previously published results. A sensitivity analysis was conducted to evaluate the influence of different model input parameters on solution quality. A Visualization System was developed to graphically represent the solutions bus lines and other variables. A set of future research ideas, related to the model improvement, are presented at the end of this study.

The public transport system in South Africa is in a precarious state, capturing no more than 50% of the passenger market. The three public transport modes that are currently utilized—train, bus, and minibus-taxi—are competing for market share instead of complementing one another. Furthermore, most public transport networks have not been properly redesigned over the past three decades. Improvements were initiated reactively in the past: transit stops and routes were added or removed from the network when demand fluctuated. This reactive process has diminished the confidence of commuters in the public transport networks, forcing commuters to use private transport. A proactive redesign method is needed—one that includes all the modes of public transport, and anticipates an increase in demand and rapid development in geographic areas, while ensuring good accessibility to the network. Current network design models do not include multiple modes of public transport, and are based on the geographical layout of developed cities and their particularities, which makes them unsuitable for the South African environment with its unique land use disparities. This dissertation proposes a multimodal network design model that is capable of designing real world and large scale networks for the South African metropolitan areas. The City of Tshwane Metropolitan Municipality (CTMM) transport network area was used to develop and test the model, which consists of four components. The Geographic Information System (GIS) component has a central role in storing, manipulating, and exchanging the geographic data within the model. For the GIS the appropriate input data is identified, and a design for the geo-database is proposed. The Population Generation Algorithm (PGA) component translates the demographic data into point data representing the transit demand in the study area. The Bus Stop Placement Algorithm (BSPA) component is a metaheuristic that searches for near-optimal solutions for the placement of bus stops in the study area. A novel solution approach proposed in this dissertation uses geographic data of commuters to evaluate the bus stop placement in the study area. The Multimodal Network Design Algorithm (MNDA) component also employs a metaheuristic, enabling the design of near-optimal multimodal networks. The addition of multiple modes to the Transit Network Design Problem (TNDP) is also a novel and significant contribution. The two metaheuristic components are first tested on a test network, and subjected to a comprehensive sensitivity analysis. After identifying suitable parameter values and algorithm settings, the components are applied to the entire CTMM. / Dissertation (MSc)--University of Pretoria, 2009. / Industrial and Systems Engineering / unrestricted