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Network optimization via Ant Colony Algorithm: il caso della rete di trasporto urbano di Roma

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Network Optimization via Ant Colony Algorithm – Il caso della rete di trasporto urbano di Roma 5 Sommario Sommario ....................................................................................................................... 5 Introduzione .................................................................................................................. 7 1. Ottimizzazione di reti ......................................................................................... 11 1.1 Reti di trasporto ................................................................................................ 11 1.2 Ricerca operativa e grafi .................................................................................. 12 1.3 Approccio classico ai problemi di network optimization .......................... 14 1.4 Shortest Path via Dijkstra Algorithm ............................................................ 15 1.5 Ricerca del Maximum Flow path ................................................................... 17 1.6 Ricerca del Maximum Flow – Minimum Cost ............................................ 20 2. Ant Colony Optimization Algorithm .............................................................. 23 2.1 Stigmergia e swarm intelligence ..................................................................... 23 2.2 Ant Colony Optimization ............................................................................... 26 2.3 Ant system ed i grafi ........................................................................................ 28 2.4 Ant Colony Optimization System ................................................................. 30 2.5 Il contesto applicativo di ACS. Un’analisi generale .................................... 33 3. Ottimizzazione del trasporto pubblico di Roma ........................................... 37 3.1 La struttura urbana di Roma – Un cenno storico ....................................... 37 3.2 L’area geografica dello studio ......................................................................... 39 3.3 Le matrici origine-destinazione e la zonizzazione ...................................... 42 3.4 Percorsi reali vs routes on the grid ................................................................ 48 3.5 La rete di trasporto di Roma .......................................................................... 51 3.6 Ottimizzazione: obiettivi e dati di partenza ................................................. 57 4. Implementazione di ACS nell'ottimizzazione del trasporto pubblico della città di Roma ................................................................................................................ 61 4.1 VBA per Excel. Perché? .................................................................................. 61 4.2 I dati di partenza ............................................................................................... 62 4.3 Implementazione: il core dell’algoritmo ....................................................... 64 4.4 Una piccola ed importante routine ................................................................ 65 4.5 La main procedure e la definizione delle strutture dati ............................. 69 Network Optimization via Ant Colony Algorithm – Il caso della rete di trasporto urbano di Roma 6 4.6 La procedura “Ant”: il codice dell’algoritmo ACS ..................................... 74 4.7 Le transition rule ............................................................................................... 81 4.8 Le procedure LocalUpdateRule e GlobalUpdateRule ............................... 86 4.9 La scelta dei migliori percorsi ......................................................................... 87 5. Risultati .................................................................................................................. 91 5.1 Una prima valutazione ..................................................................................... 91 5.2 Come valutare le prestazioni delle linee ........................................................ 94 5.3 Risultati back to back: linee originali vs linee ACS ................................... 104 5.4 Risultati: linee originali vs linee ACS con partenze ridotte ..................... 110 5.5 Linee ACS nell’ipotesi di un bacino d’utenza aumentato ........................ 117 Conclusioni ................................................................................................................. 127 Bibliografia ................................................................................................................. 129
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Network optimization via Ant Colony Algorithm: il caso della rete di trasporto urbano di Roma

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Informazioni tesi

  Autore: Roberto Marisaldi
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2014-15
  Università: Università degli Studi Guglielmo Marconi
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Informatica
  Relatore: Luca Regoli
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 130

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