Implementation of a timetable optimisation model for tram lines in Valencia and Krakow

Abstract

[ES] Hoy en día, uno de los principales objetivos de la sociedad en materia de movilidad es la sostenibilidad y la comodidad, y la eficiencia del transporte público es un factor crucial en este sentido. En este ámbito, los sistemas tranviarios se han hecho cada vez más populares debido a sus nulas emisiones de CO2 y, por tanto, a su huella de carbono muy reducida, así como a su capacidad para transportar un gran número de pasajeros. Tanto es así que su uso está creciendo en muchos países europeos. Por supuesto, para que este método de transporte sea lo más eficiente posible, es importante planificar y determinar horarios óptimos que minimicen los tiempos de espera de los pasajeros, manteniendo al mismo tiempo la sostenibilidad deseada. Para ello, es posible aplicar modelos y algoritmos que mejoren y automaticen este proceso. Dado que se trata de un tema muy extendido en todo el mundo, existen numerosos modelos presentados por diferentes estudios, dependiendo del autor del estudio o del país o cultura en el que se haya basado, puede haber diferencias notables. En este trabajo pondremos en práctica estos métodos, revisando algunos de los modelos existentes y eligiendo el que mejor se adapte a nuestros objetivos. El objetivo principal es poner en práctica este modelo en dos estudios de caso. Estos casos de estudio consistirán en dos líneas de tranvía reales (de longitudes similares) en dos ciudades pertenecientes a países diferentes(Valencia y Cracovia) , para las que se recopilarán una serie de datos específicos, como la demanda, las características de los modelos de tranvía utilizados actualmente y los tiempos de espera. Por último, se compararán estos dos casos, tras serles aplicado un modelo de programación lineal mediante la librería Pulp de Phyton , entre sí y a sus horarios reales. En resumen, este proyecto fin de carrera se centra en la aplicación de un modelo para la determinación de los horarios del tranvía, aplicando fórmulas matemáticas y algoritmos, y estudiando cómo deben cambiar estos horarios en función de las diferentes características del caso al que se aplique. Con este planteamiento se pretende mejorar la eficiencia y la calidad del servicio de estas líneas de tranvía, contribuyendo así al Objetivo de Desarrollo Sostenible 11 de Naciones Unidas.

[EN] Today, one of society's main mobility goals is sustainability and comfort, and the efficiency of public transport is a crucial factor in this regard. In this field, tram systems have become increasingly popular due to their zero CO2 emissions and therefore very low carbon footprint, as well as their ability to carry large numbers of passengers. So much so that their use is growing in many European countries. Of course, in order to make this method of transport as efficient as possible, it is important to plan and determine optimal schedules that minimise passenger waiting times while maintaining the desired sustainability. To this end, it is possible to apply models and algorithms that improve and automate this process. Since this is a widespread topic worldwide, there are numerous models presented by different studies, depending on the author of the study or the country or culture on which it is based, there may be notable differences. In this paper we will put these methods into practice, reviewing some of the existing models and choosing the one that best suits our objectives. The main objective is to put this model into practice in two case studies. These case studies will consist of two real tram lines (of similar lengths) in two cities belonging to different countries (Valencia and Krakow), for which specific data will be collected, such as demand, characteristics of the currently used tram models and waiting times. Finally, these two cases will be compared, after applying a linear programming model using Phyton's Pulp library, to each other and to their real timetables. In summary, this final degree project focuses on the application of a model for determining tram timetables, applying mathematical formulae and algorithms, and studying how these timetables should change depending on the different characteristics of the case to which it is applied. This approach aims to improve the efficiency and quality of service of these tram lines, thus contributing to the United Nations Sustainable Development Goal 11.