«Elaboración de Algoritmo Multiobjetivo para Generación de Horarios de Salida de Buses», se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado por los ahora ingenieros Alejandro David Cáceres Ortíz y Alejandro José Maciel Jacob, como prueba final para egresar de la carrera de Ingeniería Mecatrónica de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA). La defensa del trabajo se realizó el pasado 29 de Diciembre de 2023 en la Institución.

La planificación y programación eficiente de las líneas de autobuses es esencial para mejorar la calidad y eficiencia del transporte público en Paraguay. El Trabajo Final de Grado presentado se centró en un modelo matemático multiobjetivo para optimizar la calendarización de una linea de autobus. Dada la falta de datos precisos sobre el número de pasajeros que descienden en cada parada y hora en Paraguay, se utilizó información de los timetables del MBTA, que incluyen promedios de subidas y bajadas de pasajeros por parada y hora, ası como la estación del año a la que pertenecen los datos.

El preprocesamiento involucró la unión de datasets y la estimación de distancias entre paradas utilizando la API de OpenStreetMap. Los resultados muestran la superioridad del algoritmo memético sobre SBPSO, confirmada mediante pruebas t de Student. Es importante destacar que los parámetros del algoritmo memético no fueron ajustados, y los del SBPSO se exploraron para entender su impacto.

La relevancia práctica de este estudio radica en la posibilidad de proponer nuevos horarios de autobuses para la ciudad de Asunción y otras áreas urbanas, siempre y cuando se disponga de datos precisos sobre la cantidad de pasajeros que descienden en cada parada y bus.

Los hallazgos revelan que el algoritmo memético supera notablemente al SBPSO en todos los escenarios analizados. Ambos métodos se aplicaron a datos reales de optimización, lo que sugiere su utilidad en redes de transporte similares. Las entradas esenciales para implementar estos algoritmos incluyen horarios de buses, distancias entre paradas, datos de pasajeros y capacidad del vehıculo. Para garantizar una implementación efectiva en Asunción, es vital tener precisión en los datos de carga y descarga de pasajeros. En conclusión, las restricciones y métricas adicionales pueden integrarse en la función objetivo para adaptar y mejorar la eficacia del algoritmo, permitiendo ası una optimización más precisa y adecuada para el contexto de Asunción.