Narrow your search

Library

KBR (1)

KU Leuven (1)


Resource type

dissertation (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2008 (1)

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Dissertation
Planning in tourism and public transportation : attraction selection by means of a personalised electronic tourist guide and train transfer scheduling.

Loading...
Export citation

Choose an application

Bookmark

Abstract

In deze dissertatie worden verschillende technieken uit operationeel onderzoek toegepast om verscheidene planningsproblemen uit twee domeinen op te lossen. Het eerste domein behandelt een dienstregeling voor de spoorwegen die meer op de klant gericht is, het tweede de automatische selectie van de aantrekkelijkste attracties door een draagbare gePersonaliseerde Elektronische Toeristengids (PET). Door aansluitingen beter te plannen kan het risico op gemiste aansluitingen verkleind worden. Om een meer robuuste dienstregeling op te stellen worden daarom eerst ideale buffertijden berekend voor aansluitingen met veel passagiers. Vervolgens wordt lineair programmeren gebruikt om tot een dienstregeling te komen waarbij deze buffertijden worden ingecalculeerd om de belangrijke aansluitingen goed te plannen. Ten slotte wordt de nieuwe dienstregeling geëvalueerd aan de hand van simulatie. Deze techniek wordt toegepast op het volledige Belgische “InterCity”-netwerk. De nieuwe dienstregeling vermindert het wachten van passagiers met 40 procent, verhoogt de stiptheid, verkleint waar nodig de aansluitingstijden en garandeert dat minder aansluitingen gemist worden. Jammer genoeg verkiest de NMBS (Belgische spoorwegen) een dienstregeling waarin de geplande reistijden korter zijn en overstappen vaak gemist worden, boven de nieuwe dienstregeling die reistijden en aansluitingen in de praktijk beter garandeert. Toeristen die een stad of regio bezoeken kunnen onmogelijk alles bezoeken wat hen belangstelling inboezemt. Een plan maken om in de beschikbare tijd de aantrekkelijkste attracties te bezoeken is voor veel toeristen een moeilijke opgave. In deze dissertatie worden verschillende algoritmen voorgesteld die geïmplementeerd kunnen worden in een PET om aan toeristen een trip op maat voor te stellen. Voor een succesvolle PET zijn zeer snelle algoritmen nodig. De “Variable Neigbourhood Search”, “Guided Local Search” en “Iterated Local Search” metaheuristieken krijgen een adequate implementatie om een goede balans te bekomen tussen diversifiëren en intensifiëren tijdens het zoeken naar de beste oplossing. De algoritmen lossen verschillende varianten van het planningsprobleem op en blijken goed te presteren op testsets uit de literatuur. De nieuwe algoritmen blijken uitermate geschikt om gebruikt te worden in echte planningsystemen voor toeristische trips. In this thesis, different operational research techniques are applied to solve several scheduling problems in two different domains. The first domain deals with improved passenger service in railway systems. The second domain deals with the automated selection of the most interesting tourist attractions by means of a hand-held Personalised Electronic Tourist guide (PET). Improving the scheduling of train transfers decreases the risk of missing a connection. In order to develop a more robust timetable, ideal running time supplements are calculated first for all transfers with many passengers. Linear goal programming is then implemented in order to design a timetable that better schedules the key transfers and takes into account these ideal running time supplements. Finally, discrete event simulation is applied to evaluate the new railway timetable. This approach is applied to the entire Belgian inter-city network. The generated new timetable decreases the total passenger waiting time by 40 percent, increases the accuracy, decreases (when required) the transfer times and guarantees that less transfers are missed. Unfortunately, the Belgian railway company prefers a timetable with shorter, unrealistic, travel times and many missed transfers, to the new timetable that gives more assurance of reliable travel times and transfers. For tourists visiting a city or region it is impossible to visit everything they are interested in. Making a feasible plan in order to visit the most interesting attractions in the available time span is often a difficult task. In this thesis, different algorithms are presented that can be utilised by a PET in order to present tailored trips to tourists. “Variable Neighbourhood Search”, “Guided Local Search” and “Iterated Local Search” metaheuristics are implemented in a very specific way to achieve an excellent balance between diversification and intensification during the search for the best solution. The algorithms solve adequately different variants of this planning problem; they appear to work very well on large data sets available from the literature. The new algorithms are certainly suitable for real tourist trip design systems. Allerhande complexe beslissingen kunnen vergemakkelijkt worden door wetenschappelijke technieken. In deze dissertatie worden verschillende technieken uit “operationeel onderzoek” toegepast op twee soorten problemen: een dienstregeling voor de Belgische spoorwegen en de planning van een toeristische trip op maat. De dienstregeling van de spoorwegen kan meer klantgericht worden door een betere planning van de aansluitingen waardoor het risico op gemiste aansluitingen verkleint. Daartoe worden eerst ideale buffertijden berekend voor aansluitingen met veel passagiers. Vervolgens wordt een nieuwe dienstregeling uitgerekend met deze buffertijden. De dienstregeling moet uiteraard ook aan heel wat andere eisen voldoen, zoals periodiciteit en minimale rij- en stoptijden. Ten slotte wordt de nieuwe dienstregeling geëvalueerd aan de hand van simulatie. De nieuwe dienstregeling die op deze manier ontwikkeld wordt voor het volledige Belgische “InterCity”-netwerk, vermindert het gemiddelde wachten van passagiers met 40 procent, verhoogt de stiptheid, verkleint waar nodig de aansluitingstijden en garandeert dat minder aansluitingen gemist worden. De ontwikkelde techniek is bruikbaar in de praktijk in België en is bovendien gemakkelijk aanpasbaar voor andere treinnetwerken. Het tweede probleem gaat over de automatische selectie van de interessantste bezienswaardigheden in een stad of regio door een draagbare “gePersonaliseerde Elektronische Toeristengids” (PET). Toeristen die een stad of regio bezoeken kunnen onmogelijk alles bezoeken wat hen interesseert. Een planning maken om in de beschikbare tijd de meest interessante bezienswaardigheden te bezoeken is voor veel mensen een moeilijke opgave. Het is duidelijk dat veel toeristen de hulp van een PET zouden kunnen gebruiken bij het samenstellen van hun trip. In deze dissertatie komen verschillende methodes aan bod die gebruikt kunnen worden door een PET om aan toeristen een trip op maat voor te stellen, in de veronderstelling dat de interesse van een bepaalde toerist voor iedere bezienswaardigheid gekend is. Het is belangrijk dat deze methodes in enkele seconden een oplossing met een hoge kwaliteit vinden. De methodes die ontwikkeld zijn tijdens dit onderzoek voldoen hier ruimschoots aan. Om de meest interessante combinatie van bezienswaardigheden te vinden worden automatisch steeds nieuwe combinaties gegenereerd door kleine wijzigingen aan te brengen aan eerder gevonden combinaties. Bijvoorbeeld door een extra bezoek toe te voegen of een bezoek te schrappen in de hoop dat daardoor een interessanter bezoek toch mogelijk wordt. Al de nieuwe combinaties die zo ontstaan worden razendsnel met elkaar vergeleken om de beste combinatie te selecteren als trip voor de toerist. De voorgestelde methodes lossen verschillende varianten van het planningsprobleem op en ze blijken zeer goed te presteren wanneer ze vergeleken worden met andere technieken uit de literatuur. Making complex decisions can be supported by scientific techniques. In this thesis different “operational research” techniques are applied to solve two types of problems: scheduling a timetable for the Belgian railway company and composing a personalised trip through a tourist region. The first problem aims at increasing the passenger service by means of improving the railway timetable and better scheduling train transfers. Improving the scheduling of train transfers decreases the risk of missing a connection. Therefore, ideal buffer times are calculated first for all transfers with many passengers. These buffer times are then implemented in order to design a new timetable. The timetable should of course take into account many requirements, such as periodicity and minimal riding and stopping times. Finally, simulation is applied to evaluate the new railway timetable. This approach is applied to the entire Belgian inter-city network. The generated new timetable decreases the average waiting by passengers with 40 percent, increases the accuracy, decreases, when required, the transfer times and guarantees that less transfers are missed. The presented technique can be applied in real-life in Belgium, and can easily be modified for other railway networks. The second problem tackles the automated selection of the most interesting attractions by means of a hand-held Personalised Electronic Tourist guide (PET). For tourists visiting a city or region it is impossible to visit everything they are interested in. Making a feasible planning in order to visit the most interesting attractions in the available time span is a difficult task for many tourists. Obviously, many tourists would appreciate the aid of a PET in composing a trip. In this thesis, different methods are presented that can be utilised by a PET in order to present tailored trips to tourists, under the assumption that the interest of a specific tourist for each attraction is known. It is crucial that these methods determine a high-quality solution in only a few seconds. The techniques developed during this research certainly meet these needs. To determine the most interesting combination of attractions, new combinations are generated automatically by means of small changes to previously determined combinations. For instance, by means of inserting an extra visit or replacing one visit by another one with a higher value. All combinations generated in this way are compared and evaluated very fast to select the best combination as tourist trip. The presented methods solve adequately different variants of this planning problem and they appear to work very well compared to other methods from the literature.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by