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Evolutionary Clustering Search para Planejamento de Circulação de Trens de Carga / Evolutionary Clustering Search for Freight Train Circulation Planning

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-10-31T20:55:43Z
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Previous issue date: 2017-07-19 / Freight railways are the major means of transportation of bulk material, such as iron ore
from the origin to the destination. Usually for heavy haul railways, the destination is
a port. For the last few years there has been a fast growing demand. However, railway
infrastructure capacity increasing is very expensive and require a lot of investiment budget.
Therefore, an improvement of train scheduling process is needed to ensure the best and
efficient use of the current railway. Nevertheless, in some situations it is overwhelmingly
complex to solve, an NP-hard problem. Since all the previous work provided on the Train
Timetable Problem is usually only applied locally to a single railway, this work provides a
public base benchmark of test railways built by heuristcs. Moreover, this work deals with
the train timetabling problem applied to mixed traffic railways with both cargo trains and
passenger trains sharing the same resources with different priorities. It is proposed a new
mathematical model extended from literature previous work intended to avoid infeasible
solutions instead reparing or discarding on these cases. This model contains additional
support for parallel multi-track for several railway’s signaling system approaches context
as well as overtaking on it without deadlocks possibility. This model considers trains in
current position and future departure planned. To achieve an improved train scheduling is
applied the Evolutionary Clustering Search (ECS) with multi heuristics approaches and a
modified mutation operator of Genetic Algorithm as component of ECS. The experiments
shows ECS outperforms almost all tests scenario and the modified mutation operator
strongly improve the results / Ferrovias de trens de carga são os principais meios de transporte de materiais, tais como
minério de ferro, da sua origem até o seu destino. Geralmente para ferrovias de transporte
pesado, o destino é o porto. Nos últimos anos, a demanda de produção tem aumentado assim
como o uso da ferrovia para transportá-la, no entanto, a expansão da sua infraestrutura
requer um grande investimento. Assim, um planejamento de circulação de trens mais
efetivo que maximize a capacidade de tráfego se faz necessária. No entanto, em algumas
situações a sua otimização é bastante complexa para ser executada, um problema NP-Difícil.
Embora todo trabalho elaborado nesse tema é geralmente aplicado localmente em uma
única ferrovia, este trabalho provê uma base genérica de ferrovias gerado por heurísticas.
Além disso, esta dissertação lida com o problema de circulação de trens aplicado a ferrovias
mistas envolvendo trens de carga assim como trens de passageiros compartilhando o
mesmo recurso e com diferentes prioridades. É proposto um novo modelo matemático
estendido de um trabalho existente na literatura que procura evitar conflitos ao invés de
permitir soluções inviáveis, sendo necessário reparação delas ou descarte. Este modelo
lida com uma quantidade variável de linhas em locais de parada compatível com várias
abordagens de sistema de sinalização disponíveis, assim como considera ultrapassagens
de forma a evitar deadlocks, da mesma forma que trata contextos de trens em circulação
como planejados para realizar a otimização. Para encontrar boas soluções, ao planejamento
de circulação de trens é aplicado uma abordagem do Evolutionary Clustering Search
(ECS) com múltiplas heurísticas, e um operador de mutação modificado do Algoritmo
Genético como componente do ECS. Os experimentos computacionais mostraram que
o ECS superou quase todos os cenários de teste e o operador de mutação modificado
melhorou significativamente os resultados finais.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/1986
Date19 July 2017
CreatorsPINHEIRO, Eggo Henrique Freire
ContributorsOLIVEIRA, Alexandre César Muniz de
PublisherUniversidade Federal do Maranhão, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET, UFMA, Brasil, DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCET
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA, instname:Universidade Federal do Maranhão, instacron:UFMA
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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