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  • Come ridurre il caos ferroviario usando la matematica

    David Ingham. Credito:Wikimedia Commons, CC BY-SA

    Gli orari dei treni britannici sono cambiati il ​​20 maggio. Da allora, c'è stato il caos in tutta la rete ferroviaria. Gli operatori ferroviari Northern e Govia Thameslink Railway (GTR) sono stati particolarmente colpiti dai cambiamenti che hanno portato alla cancellazione di centinaia di treni e ai ritardi significativi dei passeggeri.

    Una questione importante che interessa questo cambiamento di orario è il ritardo nel processo di approvazione. Quando viene presentato un nuovo orario, Network Rail deve approvare ogni modifica. Tale approvazione comporta la verifica se l'orario proposto di un operatore, dire del nord, si adatta agli orari di tutti gli altri operatori che utilizzano gli stessi binari (come Virgin Trains e TransPennine Express sulla West Coast Main Line).

    Se il nuovo orario si adatta a tutti gli altri operatori, viene poi approvato. Altrimenti, viene regolato dall'operatore o dal Network Rail. Ferrovia di rete, Northern e GTR hanno affermato che il ritardo nel processo di approvazione ha portato a "conseguenze significative" sulle proprie reti.

    A volte le interruzioni accadono e c'è ben poco che un operatore ferroviario può fare per affrontarle, salvo ritardare o annullare significativamente molti servizi. Se le risorse – come il materiale rotabile (treni) e gli autisti – sono spinte al limite, allora è molto difficile riprendersi facilmente dalle interruzioni. Questa potrebbe essere la situazione per Northern e GTR. Per il Nord, sembra che ci sia stato un problema con la disponibilità del driver, o (cosa più importante) la disponibilità di conducenti addestrati.

    Ridurre le interruzioni attraverso l'"ottimizzazione"

    Nonostante la portata dei cambiamenti di orario, l'impatto dell'interruzione avrebbe potuto essere ancora ridotto. Per capire come, è importante capire prima come gli operatori ferroviari elaborano gli orari, come decidono quali treni utilizzare e quali turni vengono dati a ciascun macchinista. Questo viene fatto utilizzando una tecnica matematica chiamata "ottimizzazione".

    L'ottimizzazione utilizza la matematica e il software per computer per ridurre al minimo i costi quando viene data una serie di vincoli:una tecnica ampiamente utilizzata nei trasporti, telecomunicazioni e settore energetico.

    Supponendo che un orario sia fissato, l'operatore ferroviario deve stabilire quali treni far circolare e assegnare i macchinisti per gestirli. La selezione dei treni deve tenere conto della domanda dei clienti, tipo di treno (elettrico o diesel) e numero di treni. Le compagnie aeree affrontano problemi di ottimizzazione simili durante l'assegnazione degli aerei ai voli.

    Inoltre, alcuni macchinisti sono qualificati solo per guidare treni specifici (elettrici o diesel) e ci sono regole del lavoro (come la durata di un turno e la frequenza e la durata delle pause) che devono essere prese in considerazione. Finalmente, un autista deve essere assegnato a ogni servizio che viene effettuato. Avere un numero sufficiente di autisti per tutti i servizi è qualcosa con cui Northern sta lottando al momento.

    Il problema per Northern e GTR è che l'orario non è stato approvato fino alla data del servizio. Quindi c'era incertezza nei servizi che sarebbero stati operativi. Questo è ciò a cui Northern e GTR attribuiscono i notevoli ritardi e le cancellazioni. Però, l'uso di un'ottimizzazione robusta consente di pianificare tali situazioni.

    Ottimizzazione robusta

    L'ottimizzazione robusta cerca di trovare un costo minimo in situazioni in cui il risultato è sconosciuto. Nel caso degli operatori ferroviari, l'ottimizzazione robusta può essere utilizzata per tenere conto di tempistiche, assegnazione del treno e problemi del macchinista durante lo sviluppo del programma del treno e del macchinista che contribuirà a ridurre i ritardi e le cancellazioni in caso di interruzione. Sebbene le tecniche di pianificazione utilizzate da Northern e GTR non siano state rese pubbliche, è possibile che la programmazione dei treni e dei macchinisti potesse essere migliorata utilizzando solide tecniche di ottimizzazione.

    Sebbene l'orario completo non fosse noto, in parte lo era:ridurre notevolmente il numero di scenari considerati in un solido problema di ottimizzazione. Infatti, una serie di problemi che sono stati incolpati per la causa dell'interruzione hanno avuto esiti binari (sì o no), ad esempio se i lavori di elettrificazione sulla linea Preston-Blackpool sarebbero stati completati entro la consegna dell'orario.

    Quando Northern e GTR stavano pianificando come utilizzare i loro treni e autisti, una robusta ottimizzazione avrebbe consentito loro di tenere conto della probabilità che alcuni dei lavori di ingegneria non sarebbero stati completati in tempo. Ulteriore, sarebbe stato possibile dar conto dell'eventualità che alcune delle variazioni di orario non fossero state approvate da Network Rail.

    Gli operatori ferroviari di tutto il mondo utilizzano tecniche di ottimizzazione per sviluppare orari, pianificare l'uso dei treni e programmare i loro macchinisti. Poiché molti fattori relativi al funzionamento di una ferrovia sono incerti, tecniche di ottimizzazione robuste sono ampiamente applicate.

    A causa del ritardo nell'approvazione del calendario, Northern ha richiesto una formazione aggiuntiva per i conducenti che non era stata prevista. Ciò suggerisce che le solide tecniche di ottimizzazione di Northern e GTR non hanno tenuto conto di uno scenario del genere che richiedeva la formazione dei conducenti, il che ha portato a una maggiore possibilità di interruzione con il cambio di orario.

    Poiché si sarebbe saputo dei ritardi nell'approvazione del calendario, è ragionevole aspettarsi che un'ottimizzazione robusta includa uno scenario che tenga conto della formazione aggiuntiva dei conducenti. Se è così, quindi il sistema avrebbe dovuto essere in grado di ridurre al minimo le interruzioni previste in modo che il caos potesse essere ridotto.

    Questo articolo è stato originariamente pubblicato su The Conversation. Leggi l'articolo originale.




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