The crew scheduling problem of an interurban public transport bus company

Resumen

Una planificación de los conductores adecuada impacta en el coste operacional de las empresas de transporte público. La dificultad de esta tarea se debe principalmente a dos aspectos (Esclapés 2001, Bonrostro, Yusta 2003, Ernst et al. 2004, Van den Bergh et al. 2013, Ibarra-Rojas et al. 2015, Li et al. 2015): por un lado, la planificación de los conductores es parte de un problema mayor, la planificación de los vehículos y conductores. Por otro lado, las diferencias entre las características de las redes de transporte, los recursos de las empresas, las restricciones reglamentarias o los acuerdos laborales hacen que las soluciones sean particulares para cada empresa. El objetivo principal de esta investigación es "desarrollar un algoritmo eficiente que minimice en un tiempo de ejecución aceptable el problema de la planificación de los conductores de una compañía de autobuses de transporte de pasajeros público interurbano, permitiendo relevos ilimitados en cualquier parada de la red, es decir, al principio, final o cualquier otra parada intermedia de una línea". De esta manera, haciendo uso de la herramienta en una empresa real, se han examinado dos lagunas de investigación encontradas en el análisis de la literatura. Por un lado, el impacto de permitir relevos ilimitados al principio, al final o en cualquier otra parada intermedia de una línea. Por otro lado, el impacto del proceso de planificación cuando las restricciones a cumplir varían según el tipo de servicio que se incluye en las jornadas. Se han analizado dos procesos: el dividir el problema en problemas independientes según las características de los servicios, o el llevar a cabo una planificación global bajo las restricciones más restrictivas. Con respecto a la metodología de investigación, se han seguido los siete pasos de la Investigación Operativa (Winston, Goldberg 2004): (1) formular el problema, (2) observar el sistema, (3) formular un modelo del problema, (4) verificar el modelo y usarlo para la predicción, (5) seleccionar una alternativa adecuada, (6) presentar los resultados y conclusiones del estudio e (7) implementar y evaluar las recomendaciones. Los resultados muestran que en ocasiones vale la pena considerar los factores investigados.