OPTIMIZACIÓN DE LA RUTA DE COLECTIVOS PARA MEJORAR LA EFICIENCIA DEL TRANSPORTE PÚBLICO EN LA UTN LA PLATA: UN ENFOQUE EN INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES Y CIENCIA DE DATOS

Resumen

Este trabajo de investigación se basó en la aplicación del conocimiento adquirido dentro de la Cátedra de Investigación Operativa de Ingeniería Industrial de la UTN La Plata. Representa un primer esfuerzo en la utilización de diversas técnicas de investigación operativa para diseñar una ruta de autobús óptima que satisfaga los distintos requisitos de los estudiantes y profesores de la UTN La Plata, considerando sus horarios de clase y sus patrones de viaje.
Para lograr este objetivo, se recopilaron meticulosamente datos completos relacionados con los horarios de clase y los patrones de movilidad de los integrantes actuales de la UTN La Plata. Empleando análisis de datos exploratorios, mapeos y metodologías avanzadas de modelado matemático, se discernieron patrones de viaje y necesidades de transporte.
Posteriormente, se aplicaron algoritmos de optimización para conceptualizar una ruta de colectivo que maximiza la cobertura y la frecuencia durante los períodos de mayor demanda para las personas que de la Institución. Al mismo tiempo, se tuvo en cuenta la conectividad intermodal con otros sistemas de transporte público. Además, se consideraron factores como la distancia recorrida, la detección de restricciones y los tiempos de viaje para ofrecer una solución práctica y eficiente.
Este estudio inaugural sobre la aplicación de modelos matemáticos y análisis de datos arrojó una descripción de los requisitos, que culminó en la formulación de una ruta de colectivo adaptada a los horarios de clases y comportamientos de los usuarios de la UTN La Plata. Tal enfoque subraya la importancia primordial de la investigación de operaciones en el desarrollo de sistemas de transporte público eficiente y a medida para distintos usuarios. Se prevén trabajos futuros basados en la simulación de rutas y la implementación de registros en tiempo real relacionados con los patrones de movilidad urbana en la región.