Un equipo de investigadores de la Universidad de Burgos (UBU) ha diseñado un sistema que permite minimizar los tiempos de espera en las paradas de autobús en esa ciudad y la duración de los viajes. El método, que se podría aplicar en otras localidades, está basado en una estrategia matemática denominada “búsqueda tabú”.
El Grupo de Investigación sobre Técnicas Metaheurísticas de la UBU, junto a investigadores mexicanos, ha ideado un sistema para reducir de 20 a 17 minutos los tiempos de espera en las paradas de autobús de Burgos, y de 16 a 13,5 minutos el tiempo medio de los viajes.
"Esto supone una mejora del 13% en la prestación de este servicio de transporte urbano", comenta Joaquín A. Pacheco, coordinador del grupo y director del Departamento de Economía Aplicada de la UBU. (www.universidadsiglo21.es, 19/03/09)
Los mexicanos del proyecto son Ada M. Álvarez Socarrás de la Universidad Autónoma de Nuevo León y José Luis González Velarde, del Instituto Tecnológico de Monterrey. Un reporte sobre los resultados de la investigación está disponible en la página del Programa de Posgrado en
Ingeniería de Sistemas de la UANL. Sería muy bueno aplicar los algoritmos en las ciudades mexicanas, el problema es que las rutas y las paradas suelen ser... mmm... caóticas en muchos casos.
La búsqueda tabú va reduciendo la cantidad de soluciones a analizar proscribiendo (temporalmente) algunas de ellas según algún criterio adecuado, de modo que no se desperdicie esfuerzo examinándolas una y otra vez. Supongo que este esquema trabaja bien para los problemas del transporte público porque se pueden eliminar, de principio, las rutas ya probadas y comprobadas. En el artículo dice, por ejemplo:
"[...]En el proceso de búsqueda de soluciones si una parada acaba de salir de una ruta, esa parada se marca como 'tabú' y no se permite que vuelva a formar parte de dicha ruta durante un número determinado de iteraciones (repeticiones)", indica Pacheco.
Buscando sobre esa estrategia (pues no la estudié en la licenciatura) me encontré con algo que juzgo muy novedoso y sorprendente: ¡otra instancia de la Música contribuyendo a la Matemática! En el 2001 los investigadores Z. W. Geem, J. H. Kim, y G. V. Loganathan publicaron el artículo "A New Heuristic Optimization Algorithm: Harmony Search". En él se explica una estrategia heurística de optimización basada en la improvisación musical. Si no lo entiendo mal, se supone que varios "músicos" improvisan una "solución" al problema, de modo que haya "la mayor armonía" (o sea, acercarse lo más posible al máximo global). Le van cambiando "notas" a su improvisación y las ajustan para contribuir a aumentar la armonía y así van buscando soluciones a problemas reales.
Desde luego que esto se ha aplicado a la composición musical, pero también a problemas reales como cuestiones de conservación ambiental o al clásico agente viajero. Parece que ha funcionado notablemente bien, pero pienso que comparar los desempeños de las estrategias heurísticas a veces no es tan fácil. Puede pasar que cierta estrategia A comparada con la estrategia B funcione mejor para un problema y viceversa para otro.
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