Modello matematico per il Train Rescheduling Problem con obiettivo di minimizzazione del costo energetico

Il treno è uno dei mezzi di trasporto più importanti in assoluto, grazie alla sua versatilità in termini di distanza e capacità, nonché per l’impatto ambientale. In virtù della complessità delle rete ferroviaria, è richiesta un’ottima organizzazione degli orari ferroviari, ovvero le tabelle che specificano le tempistiche con cui i treni devono visitare le stazioni lungo il proprio percorso. Nonostante questi orari vengano realizzati in modo tale da evitare conflitti, capitano frequentemente delle situazioni impreviste che impongono una revisione dell’orario ferroviario, effettuando scelte sia nell’interesse dei passeggeri che dei gestori della rete ferroviaria. La risoluzione dei conflitti può avvenire in molti modi, ma è essenziale pervenire rapidamente ad una decisione. A tal fine, l’operatore incaricato di risolvere il problema può servirsi di un Decision Support System al fine di individuare in tempi brevi soluzioni complesse. Spesso sono presenti dei vincoli temporali stringenti, in quanto è necessario prendere una decisione in pochi secondi. Questo è alla base dello studio e del perfezionamento di algoritmi e tecniche per affrontare il real-time Train Rescheduling Problem, che consiste nel risolvere i conflitti causati da un imprevisto definendo un nuovo orario ferroviario che sia privo di conflitti e che minimizzi il disagio causato ai passeggeri, al gestore della rete ferroviaria e alla compagnia. Sviluppiamo un modello matematico nella forma di un Mixed Integer Linear Programming in cui viene definita una funzione obiettivo da ottimizzare che sia lineare rispetto alle variabili decisionali e rispetto ai vincoli essenziali da rispettare. Il modello precedente viene analizzato ed esteso con l’introduzione di due profili di velocità, massima e programmata, e di un nuovo termine nella funzione obiettivo al fine di minimizzare il consumo energetico. Il confronto tra vecchio e nuovo modello si basa su test computazionali.