Ant colony optimization metaheuristics to solve an assignment problem in urban freight transport context

Lomonaco, Marco (2017) Ant colony optimization metaheuristics to solve an assignment problem in urban freight transport context. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria gestionale [LM-DM270], Documento ad accesso riservato.
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Abstract

In un mondo che deve necessariamente ambire a crescere in modo sostenibile, ogni attività umana ha il dovere di rispettare l'ambiente limitando gli sprechi: l'ottimizzazione delle risorse a disposizione è fondamentale. Ottimizzazione è la parola chiave di questo elaborato, dove viene esaminata l'innovativa possibilità di trasportare merci e persone contemporaneamente, sfruttando un'unica infrastruttura. Il trasporto merci in ambito urbano infatti oggi viene effettuato quasi esclusivamente tramite camion, comportando grandi svantaggi facilmente individuabili nell'aumento del traffico e dell'inquinamento. Il metodo alternativo proposto nel testo si pone come obiettivo quello di impiegare meno veicoli inquinanti possibile ottimizzando quindi il trasporto delle merci. Vengono individuati alcuni problemi di ottimizzazione riconducibili all'ambito del trasporto urbano di merci tramite linea ferroviaria: in particolare il problema analizzato riguarda l'assegnamento di merci a diversi treni appartenenti ad una singola linea, dove ogni stazione può essere usata come piattaforma di carico/scarico. Per minimizzare il tempo totale di attesa delle merci all'interno delle stazioni, l'approccio metaeuristico Ant Colony Optimization (ACO) è proposto: quattro diverse varianti ACO sono adattate e infine implementate per risolvere il problema in esame. I risultati si dimostrano buoni, vicini ai valori dell'ottimo trovati dal modello matematico. In conclusione un esempio di applicazione sulla linea 14 della metro di Parigi è proposto per valutare l'utilità e la fattibilità del metodo.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Lomonaco, Marco
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
logistica distributiva,distribuzione urbana merci,mixed transport,ottimizzazione,Ant Colony Optimization,assegnamento,algoritmi,metaeuristica
Data di discussione della Tesi
15 Marzo 2017
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