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Ricerca e Innovazione

Benvenuti nella nostra pagina dedicata alla Ricerca e Innovazione, il cuore pulsante della nostra missione aziendale. Scopri come mettiamo in atto le idee più avanzate e come innoviamo costantemente per creare soluzioni all’avanguardia e contribuire a un futuro migliore del trasporto pubblico locale.

Fai parte del progetto ADDSTRES

Entra a far parte del nostro team di ricerca e lavora con noi nello sviluppo di algoritmi di ottimizzazione per le soluzioni software di MAIOR; soluzioni progettate per l'ottimizzazione della pianificazione e programmazione del servizio di trasporto pubblico locale. Il progetto ADDSTRES è finanziato da Regione Toscana nell’ambito del “Fondo per lo sviluppo e la coesione” e può darti l’opportunità di lavorare con noi ad un progetto di ricerca applicata in ambito industriale. Per maggiori informazioni, contatta ricerca@adm.unipi.it

Nuova sfida di ricerca: programmazione degli orari e dei turni macchina con veicoli elettrici

MINOA, il consorzio di ricerca costituito da MAIOR in collaborazione con 11 università europee nell'ambito del progetto HORIZON2020, ha lanciato una nuova sfida per la ricerca scientifica: Il problema della programmazione Integrata di Orari e Turni Macchina considerando l'utilizzo di Veicoli Elettrici e le implicazioni della loro gestione. La sfida è aperta fino al 31/05/2021 e possono partecipare studenti, ricercatori, manager e altri professionisti. Per ulteriori informazioni, visitare https://minoa-itn.fau.de/?page_id=921

Progetto TICAMPS

La Regione Toscana e MAIOR co-finanziano il progetto TICAMPS (Tecnologie ICT Avanzate per la Mobilità Pubblica Sostenibile), che mira ad intensificare la ricerca sul tema della programmazione in tempo reale dei servizi di trasporto pubblico locale. Il progetto consentirà ad un dottorando di ricerca di collaborare con MAIOR fino al 2020.

Progetto MINOA

Il progetto MINOA (Mixed-Integer Nonlinear Optimization Applications) è un progetto finanziato dall'Unione Europea che coinvolge, oltre a MAIOR, altre 10 istituzioni scientifiche provenienti da Italia, Francia, Olanda, Germania, e Austria. Fino al 2021 i ricercatori che partecipano al progetto lavoreranno insieme per rispondere alle sfide associate ai problemi di ottimizzazione in tempo reale e sviluppare algoritmi più efficienti da implementare in mercati verticali, incluso quello del trasporto pubblico, un mondo che spesso si trova ad affrontare situazioni complesse nella gestione giornaliera dei servizi.

Progetto Disruption Management

SINTESI, Sistema di gestione ed ottimizzazione real-time del trasporto pubblico, è l'innovativo progetto di ricerca e sviluppo di MAIOR ammesso e finanziato dalla Regione Toscana nell'ambito delle attività di sostegno a favore delle PMI che investono in R&S nelle tecnologie chiave abilitanti e nei settori ad alta tecnologia (POR CREO 2007-2013 BandoUnico 2012 - linea C). Il progetto mira a studiare, definire e realizzare un innovativo sistema che in tempo reale fornisca soluzioni ai problemi di regolarità causati da traffico intenso o da incidenti, integrando i dati rilevati da sistemi di monitoraggio satellitare delle flotte (AVM) con i sistemi di pianificazione del servizio.

Tecniche di ottimizzazione turni extraurbani

La partnership fra MAIOR e il Politecnico di Milano, una delle più importanti realtà accademiche italiane, è focalizzata sulla ricerca di algoritmi di ottimizzazione dei turni sempre più performanti. Il tema della ricerca è "Programmazione dei vincoli e algoritmi di ricerca di cammini minimi vincolati all'interno di un processo di Column Generation per l'ottimizzazione del personale in aziende di trasporto pubblico extraurbano". Pubblicazioni: S. Gualandi, F. Malucelli, “Resource Constrained Shortest Paths with Super Additive Objective Functions, In Proc. of Principle and Practice of Constraint Programming (CP)”, LNCS 7514, pp. 299-315, 2012.

Modelli per l’ottimizzazione degli orari

MAIOR e l’Università di Pisa collaborano nella ricerca della "Velocizzazione ed affinamento di algoritmi di ottimizzazione per problemi di grandi dimensioni", di "Analisi e implementazione di modelli integrati per l'ottimizzazione congiunta di turni macchina e turni del personale in ambito extraurbano", e di "Analisi ed implementazione di un modello per la generazione di corse a frequenza ottimizzando l'impiego delle risorse ". Pubblicazioni: Alessandro Bertolini, “Algoritmi per l'ottimizzazione simultanea di orari e turni nel trasporto pubblico urbano”, Tesi di Laurea Specialistica, Relatore: Antonio Frangioni, 2013.

Tecniche di ottimizzazione parallela

MAIOR e l’Università di Pisa hanno collaborato sul tema "Studio e re-ingegnerizzazione di algoritmi di generazione turni finalizzata all'introduzione di tecniche di calcolo parallelo per processori multi-cores". Pubblicazioni: F. Bernazzani, S. Carosi, A. Frangioni, A. Gaffi, L. Girardi, “Miglioramenti Algoritmici nella Soluzione di Problemi Reali di Schedulazione di Veicoli e Personale”, Cap. 30 in “Scienza delle decisioni in Italia: applicazioni della ricerca operativa a problemi aziendali”, G. Felici e A. Sciomachen eds., EGIC Genova, pp 429–442, 2008; A. Davini, A. Frangioni, “L'Ottimizzazione della Pianificazione Turni per il Trasporto Pubblico”, Matematica e Impresa 1, pp35, 2008.

Modelli per simulazione con zone tariffarie

L’Università di Firenze e MAIOR hanno lavorato per l’evoluzione delle soluzioni MAIOR per la pianificazione e la programmazione dei servizi di trasporto pubblico locale. Il tema della ricerca è “Evoluzione dei modelli per la simulazione del trasporto pubblico urbano applicato alla politica delle zone tariffarie. Riformulazione del modello di assegnazione e modifica dell’algoritmo”. Pubblicazioni: Arturo de Santis, “Modelli e algoritmi per i sistemi di trasporto collettivo in presenza di zone tariffarie”, Tesi di Laurea, Relatori: Fabio Schoen, Paola Cappanera, Lorenzo Sassolini, 2005.

Algoritmi di ottimizzazione per aziende ferroviarie

L’Università di Bologna e MAIOR hanno collaborato su “Attività di ricerca volta allo sviluppo di algoritmi di programmazione ottima dei turni macchina per aziende ferroviarie, che consentano la multi copertura delle tratte al fine di soddisfare le quotidiane esigenze in linea”. I risultati ottenuti con questa ricerca sono stati ingegnerizzati ed integrati nelle soluzioni di programmazione dei servizi ferroviari che MAIOR fornisce alle aziende di trasporto su rotaia.

Programmazione turni per compagnie aeree

MAIOR e l’Università di Pisa collaborano per risolvere il problema della programmazione turni degli equipaggi delle compagnie aeree utilizzando le più recenti tecniche disponibili. Il tema di questa ricerca è “Attività di ricerca volta allo sviluppo di algoritmi di assegnazione, per gli equipaggi delle compagnie aeree, in termini di accoppiamenti, riserve, addestramenti, riposi e ferie rispettando i vincoli di normativa, equidistribuendo i carichi di lavoro e soddisfacendo richieste e preferenze del personale". Pubblicazioni: P. Cappanera, G. Gallo, “The Airline Crew Rostering Problem at Alitalia Express”, Technical Report , Università di Pisa, 2001.

L’algoritmo di Machine Learning di MAIOR per la gestione dei contratti

Il nuovo algoritmo di Machine Learning sviluppato da MAIOR sta rivoluzionando la gestione dei contratti nel settore del trasporto pubblico, migliorando significativamente la relazione tra le agenzie e gli operatori. A livello globale, le agenzie di trasporto pubblico stipulano contratti con operatori che definiscono la compensazione in base alle differenze tra il servizio pianificato e quello effettivo, coprendo situazioni come eccesso di corse pianificate, cancellazioni o prestazioni di qualità inferiore. Al cuore di questo processo c'è la "Justification Code Review", dove il personale dell'operatore analizza manualmente le discrepanze, classificando le corse come Operate, Mancate-Deducibile o Mancate-Non Deducibile. Solo le corse con il codice Mancata-Deducibile influiscono sulla compensazione dell'operatore. Consapevoli dell'onerosità di questo processo, MAIOR ha creato un algoritmo di Machine Learning che raggiunge fino all'85% di precisione nella classificazione, riducendo significativamente il carico di lavoro del personale. Questa innovazione non solo affronta la ripetitività del compito, ma svolge anche un ruolo cruciale nel calcolo preciso della compensazione dell'operatore.

Nuova funzionalità di tracciabilità evoluta

Trace Manager è la nuova funzionalità della MAIOR suite che registra in maniera automatica ed in background informazioni relative alla creazione, la modifica e la cancellazione dei dati di pianificazione e programmazione del servizio, come ad esempio le versioni, gli scenari, i livelli di percorrenza, le linee, le fermate, gli orari, i turni macchina, i turni guida e molto altro. Il Trace Manager consente quindi agli amministratori della soluzione MAIOR di ricostruire la storia di ogni singolo dato presente nel sistema; è ad esempio possibile capire quando un certo oggetto è stato creato o modificato e da chi.

Nuovo algoritmo di ottimizzazione degli orari

La più recente versione della suite MAIOR per il trasporto pubblico include un evoluto algoritmo per la progettazione ottimizzata degli orari. Grazie all’introduzione di questo innovativo strumento, aziende ed agenzie potranno ottenere orari ottimizzati, anche multi-linea, utilizzando, fra gli altri, i seguenti input: Frequenza desiderata del servizio Veicoli disponibili Passeggeri da trasportare Numero di viaggi da effettuare

Nuovo algoritmo di ottimizzazione turni macchina e turni guida

E' disponibile nella suite MAIOR un nuovo algoritmo di ottimizzazione integrata dei turni dei veicoli e dei conducenti. Questa nuova modalità operativa consente alle aziende di trasporto pubblico di ridurre i costi operativi generando scenari di servizio ottimizzati globalmente, con turni macchina creati per supportare meglio i turni guida e viceversa. Questo nuovo algoritmo integrato può essere utilizzato sia su servizi urbani che extraurbani, esprimendo però le sua massime potenzialità nei servizi ibridi o sub-urbani.

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