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Trasporti · Progettazione Rete TPL e Frequenze

Quali linee di autobus, con quale frequenza — tempo di attesa e costo operativo insieme all'ottimo?

Trasporti 5 min
Si applica anche a: Settore Pubblico Logistica
#trasporto pubblico locale #progettazione rete autobus #assegnazione frequenze #FSP #line planning #frequency setting #mobilità urbana

Un operatore di trasporto pubblico metropolitano affronta tre decisioni accoppiate: quali linee di autobus operare, con quale frequenza in ogni fascia oraria, e quali fermate serve ciascuna linea. Problema canonico di ricerca operativa nel TPL: Public Transit Network Design and Frequency Setting Problem (FSP).

In breve

Se siete un’azienda municipalizzata di trasporto o un operatore di una città media con 30-200 linee di autobus, dovete rispondere a tre domande insieme: quali linee restano aperte, ogni quanti minuti viaggia ciascuna linea nella punta del mattino e della sera, e quanti autobus della vostra flotta fissa vanno su ciascuna linea. Se la frequenza in punta è troppo bassa, i passeggeri aspettano oltre 15 minuti, non riescono a salire sull’autobus pieno e passano all’auto privata; se fuori punta è troppo alta, fate girare autobus vuoti e bruciate denaro pubblico. Un ufficio pianificazione che regola la matrice linea-fermata-frequenza a occhio non riesce a quantificare il trade-off tra soddisfazione dei passeggeri e costo operativo, e anche le decisioni di investimento (aggiungere una nuova linea o aumentare la frequenza di una esistente) finiscono nell’intuito. Questa pagina è rivolta ai team trasporti che vogliono riprogettare rete e frequenza con i dati man mano che entrano nuovi quartieri.

Ti suona familiare?

  • Operiamo 50-300 linee in città; percorso e fermate di ciascuna linea sono stati disegnati anni fa e non sono rivisti periodicamente — aggiungere una linea per un nuovo quartiere costa settimane al pianificatore.
  • La frequenza di ogni linea (un autobus ogni 8 min in punta, ogni 20 fuori punta) la fissa il pianificatore a intuito; il legame fra dati di domanda e modello numerico è debole.
  • Le lamentele degli utenti si dividono in due: 'ho aspettato 15 minuti la mattina e l'autobus era pieno' e 'la sera circolano autobus vuoti, soldi pubblici sprecati' — non riusciamo a ottimizzare entrambi i lati numericamente.
  • Ai nodi di interscambio i passeggeri attendono arrivi sincronizzati; il tempo di trasbordo oscilla fra 8 e 20 minuti tra due linee; non riusciamo a sostenere un orario periodico clock-face.
  • Aumentare la frequenza di una linea (= più autobus) è legato a un aumento di budget; nella trattativa annuale non riusciamo a presentare un report strutturato del tipo 'con N autobus in più la soddisfazione cresce di tanto'.
  • La città cresce e il pattern di domanda cambia (nuovi centri direzionali, campus universitari, connessioni esterne); le linee esistenti non rispondono — nessun metodo numerico per ottimizzare l'insieme delle linee.
  • Si discute il corridoio BRT (autobus rapido) o l'integrazione con metro/tram; nella rete attuale non possiamo separare numericamente le linee chiaramente adduttrici da quelle a servizio diretto.

Perché è importante

Le perdite dell’approccio intuitivo ‘mettiamo tre autobus su questa linea’ si sommano su cinque canali: (1) l’attesa nelle ore di punta esplode — nella pratica sono comuni attese di 15-25 minuti (un obiettivo accettabile è < 8 min); le lunghe attese spingono i passeggeri direttamente verso l’auto privata; (2) costo operativo sub-ottimale — la frequenza sbagliata fa girare autobus vuoti (200-500 TRY/ora) o lascia capacità insufficiente; una perdita di efficienza del 15-25 % è tipica; (3) qualità dell’interscambio scarsa — fra due linee l’attesa non pianificata è di 8-20 minuti, la soddisfazione cala, l’effetto-rete (attrattività dei viaggiatori) si indebolisce; (4) analisi di capacità debole — decidere se aggiungere una linea o aumentare la frequenza si fa a intuito; il budget viene male indirizzato; (5) shift modale — al calare della qualità del TPL i passeggeri passano all’auto, aumentano congestione + inquinamento + domanda di parcheggio. L’ottimizzazione numerica di rete e frequenze (calibrazione data-driven + bilanciamento multi-obiettivo + sincronizzazione di interscambio) riduce l’attesa del 20-40 %, risparmia il 10-20 % del costo operativo e fa crescere il ridership del 5-15 %. Per un operatore metropolitano di 1-3 M abitanti vale 30-150 M TRY/anno di margine operativo più ottimizzazione di bilancio.

Come si risolve

Profondità tecnica

In una frase: Fornisci i flussi origine-destinazione dei passeggeri e l’insieme delle linee candidate; un modello matematico sceglie congiuntamente quali linee operare e la frequenza per fascia oraria (5/8/10/15/20 min) — minimizza attesa + tempo di viaggio + costo operativo insieme.

Nella letteratura di Ricerca Operativa (disciplina che usa matematica e informatica per risolvere decisioni di business) il problema si chiama Public Transit Network Design and Frequency Setting Problem (FSP). La visione accademica organizza la pianificazione del TPL in cinque stadi: (i) progettazione di rete (quali linee, quali percorsi), (ii) assegnazione delle frequenze (frequenza per linea per fascia oraria), (iii) timetabling (quale corsa a quale minuto), (iv) assegnazione dei veicoli (quale autobus a quale corsa), (v) assegnazione dei conducenti (quale autista a quale autobus). #091 copre i primi due strati; gli altri tre sono problemi separati. Soluzione in tre stadi:

1. Modellazione. Dati di ingresso: (a) domanda — matrice origine-destinazione (flusso fermata-fermata per fascia, da 6-12 mesi di biglietto/tessera elettronica), (b) rete — viaria (lunghezza tratto, velocità media, traffico per fascia), fermate candidate (esistenti + proposte), linee candidate (80-300 candidate, in maggioranza esistenti più alcune nuove), (c) flotta — numero totale autobus, tipo (autobus urbano standard, snodato, midibus — capacità e costi orari diversi), finestre di manutenzione, capacità delle rimesse, (d) parametri di vincolo — distanza massima a piedi (300-500 m), attesa massima (punta < 8 min, fuori punta < 15 min, notte < 25 min), tempo totale massimo (con trasbordo), tetto del fattore di carico (85% della capacità). Variabili di decisione: quale linea candidata si opera (0/1), per linea operata frequenza per fascia (continua o discreta: 5/8/10/12/15/20 min), autobus assegnati per linea (= frequenza × tempo di ciclo). Vincoli: budget totale di flotta, ogni fermata coperta da almeno una linea, sincronizzazione ai nodi di interscambio, tetto di carico, distanza a piedi massima, attesa massima. Obiettivo: multi-obiettivo — minimo attesa + viaggio del passeggero (soddisfazione) più minimo pesato costo operativo (autobus × costo orario + carburante + manutenzione); il peso è decisione di policy comunale.

2. Decisione con solver. Formulazione classica in due stadi: prima progettazione di linee (simile a set covering), poi frequenza per linea via analisi marginale. Approccio moderno: MIP combinato (Mixed-Integer Linear Programming — ottimizzazione con alcune variabili 0/1 e altre continue) — progettazione + frequenza insieme. Approccio per generazione di colonne (partire con un piccolo pool di pattern e aggiungere quelli utili passo per passo): ogni linea candidata è una colonna (pattern), il master problem sceglie le linee e alloca la frequenza. Modellazione dell’attesa — con arrivi Poisson dei passeggeri, attesa media = 1/(2×frequenza) (formula analitica); per gli effetti di carico, correzione non lineare. Scala media (50-150 linee, 20-40 fasce) si risolve con solver MIP maturi in ore; scala grande (300+ linee, 50+ fasce) richiede generazione di colonne o metaeuristiche (metodi di ricerca intelligenti — genetico, tabu, LNS). Multi-obiettivo come somma pesata o gerarchico (prima tempo passeggero, poi costo); analisi di Pareto presentata al comitato comunale.

3. Integrazione di campo. Output a tre strati: (a) mappa di progettazione di rete — quali linee, percorso + elenco fermate (piano annuale della centrale operativa, revisione stagionale), (b) tabella delle frequenze — matrice linea × fascia (5/8/10/15/20 min), (c) bozza di orario periodico — frequenza × tempo di ciclo → minuto di partenza stimato per corsa (passo successivo: timetabling, soluzione separata). L’output FSP alimenta il Sistema Intelligente di Trasporto (ITS): conteggio passeggeri in tempo reale, posizione del bus (AVL — Automatic Vehicle Location), dati di tessera. Revisione annuale o stagionale di rete (programma estate/inverno, integrazione nuovi quartieri), aggiustamento mensile delle frequenze (festività, riapertura scuole). Comitato trimestrale TPL: attesa reale vs piano, fattore di carico, sondaggio di soddisfazione, report di shift modale.

Alternative

Manuale più foglio di calcolo

Gratuito

Zero licenza

Per chi: Comune piccolo (<500K ab.), 10-40 linee, 80-150 autobus

  • + Zero costi software
  • + Conta la conoscenza locale della rete del pianificatore
  • + Revisione annuale gestibile in rete piccola
  • − Sopra 50 linee il pianificatore satura
  • − Spazio frequenza × linea × fascia non ottimizzabile a mano
  • − Attesa del passeggero non misurata numericamente, solo percepita
  • − Sincronizzazione di trasbordo non disegnabile a mano
  • − Analisi di capacità (per decisioni di investimento) debole

Software locale di gestione TPL

Aziendale

400K-2M TRY licenza + 150K-600K TRY/anno manutenzione (osservazione mercato TR)

Per chi: Comune medio (500K-2M ab.), 40-150 linee, 150-400 autobus

  • + UI in turco, supporto locale
  • + Tessera elettronica + AVL integrati
  • + Database linea-fermata-corsa + report di base pronti
  • + Vicino alla normativa TR (report annuali)
  • − Modulo di ottimizzazione FSP generalmente assente — decisioni linea e frequenza ancora manuali
  • − Modello multi-obiettivo (tempo vs costo) debole
  • − Sincronizzazione di trasbordo limitata
  • − Nessuna integrazione con ottimizzazione accademica di linee e frequenze

Software internazionale di pianificazione TPL

Aziendale

1-4M EUR licenza + 200K-800K EUR/anno manutenzione (mercato grandi comuni)

Per chi: Grande metropoli (2M+ ab.), 150+ linee, 400+ autobus, BRT/metro integrati

  • + Modulo FSP maturo — MIP, generazione di colonne, metaeuristiche
  • + Progettazione multi-modale (bus + metro + tram)
  • + Periodico clock-face + sincronizzazione integrati
  • + Report di analisi di capacità ricchi per investimenti
  • − Licenza alta + lunga (18-30 mesi) implementazione
  • − Personalizzazione ai formati locali TR aggiunge tempo
  • − Formazione del team operativo programma esteso
  • − Supporto locale spesso da remoto

Solver open-source + modulo FSP proprio

Open Source

Licenza gratuita; sviluppo interno 24-48 settimane o 1-2.5M TRY consulenza

Per chi: Metropoli con team tecnico, quando serve integrazione con ITS esistente

  • + Nessuna quota di licenza
  • + Formulazioni di progettazione di linee + frequenze ben definite con solver open-source
  • + Generazione di colonne + metaeuristiche in letteratura aperta
  • + Dati di campo (tessera, AVL) integrati direttamente
  • − Specialista OR + team integrazione ITS interni indispensabili
  • − Passaggio dal prototipo accademico al sistema di campo richiede tempo
  • − Manutenzione resta in casa
  • − Integrazione multi-modale è sviluppo extra

Raccomandazione

Piccola
Comune piccolo, <40 linee, <150 autobus: continuare con manuale + foglio di calcolo. Tre regole base (tabella di frequenze obiettivo punta/morbida per iscritto, analisi annuale del carico di linea dai dati di tessera, obiettivo di sincronizzazione per i nodi di interscambio) danno 5-10% di miglioramento. L’investimento in software FSP non rientra.
Media
Comune medio, 40-150 linee, 150-400 autobus: software locale di gestione + modulo FSP proprio, oppure prodotto internazionale compatto con modulo di ottimizzazione. Pilota 9-15 mesi. Attesa attesa −15-25%, costo operativo −10-15%, ridership +5-10%. Rientro 24-36 mesi.
Grande
Grande metropoli, 150+ linee, 400+ autobus, BRT/metro integrati: software internazionale completo + FSP + timetabling + assegnazione veicoli + integrazione ITS. 2-6M EUR/anno totale. Rientro 36-60 mesi. Attesa −25-40%, costo operativo −15-20%, shift modale (auto → TPL) +3-8% sono tipici.

Chiedi nell'incontro

  • Avete un modulo di progettazione di rete (insieme di linee) oppure solo assegnazione di frequenze? Quando si aggiunge o si rimuove una linea, il sistema ri-ottimizza?
  • L'approccio di assegnazione di frequenze è analitico (formula 1/(2×frequenza)), MIP o metaeuristico? Come è modellata la correzione del fattore di carico?
  • È supportata l'ottimizzazione multi-obiettivo (attesa vs costo operativo)? Come si presenta la frontiera di Pareto al comitato decisionale?
  • Il sincronizzazione ai nodi di interscambio è vincolo hard o soft? Come si ottimizza l'attesa fra due linee che si connettono?
  • In quale formato si ingerisce la matrice di domanda (tessera, OD)? Si aggiorna ogni 6 mesi o annualmente?
  • Vincolo di flotta (autobus totali fissi) + finestre di manutenzione + capacità rimesse — come integrati? L'abbinamento linea × frequenza × autobus è automatico?
  • Durante il pilota potete consegnare un report comparativo di 12-16 settimane (attesa, carico, costo) rispetto all'assegnazione manuale precedente?
  • Se il contratto termina, in quale formato possiamo esportare la storia del design di linee, le tabelle di frequenze, la matrice di domanda, la statistica di carico e l'archivio orari?

Dettagli tecnici

Nota editoriale

Il problema in gergo comune si chiama ‘frequenza dell’autobus’, ‘pianificazione di linee’ o ‘programma di servizio’. Nella letteratura accademica porta due strati collegati ma separati: Transit Network Design (design di linee — quali linee operano, quali fermate servono) e Frequency Setting Problem (FSP) (frequenza per linea per fascia). Insieme sono i primi due stadi della gerarchia di pianificazione; i tre restanti sono timetabling (come in #076 per gli orari periodici ferroviari), assegnazione dei veicoli (quale autobus a quale corsa) e assegnazione dei conducenti (quale autista a quale autobus).

Problemi che sembrano vicini ma sono diversi: #039 School Bus Routing Problem (SBRP) è trasporto scolastico a orario fisso — l’orario di inizio della scuola è hard, ubicazione delle fermate + assegnazione studente-fermata + percorsi sono accoppiati; due corse al giorno in due direzioni; identità dei passeggeri nota. #076 Train Timetabling Problem (TTP) è orario ferroviario — infrastruttura fissa (binario unico, raddoppi), ogni treno programmato singolarmente, coordinamento periodico clock-face. #047 Dial-a-Ride Problem (DARP) è trasporto a chiamata — nessun percorso fisso, il cammino del veicolo è dinamico alla chiamata del passeggero. #091, invece, risponde a ‘quali linee operano + a quale frequenza’ sulla rete urbana di autobus a percorso fisso — i passeggeri vanno a una fermata fissa su una linea fissa, le corse sono cicliche.

Punto più dimenticato nella pratica: il trade-off numerico congiunto fra soddisfazione del passeggero e costo operativo. I pratici regolano la frequenza una variabile alla volta a intuito (‘questa linea è piena, su la frequenza’); l’approccio accademico mette attesa del passeggero (analitica 1/(2×frequenza) con correzione non lineare per il carico) e tempo di trasbordo in un modello numerico e ottimizza congiuntamente con il costo operativo (autobus × costo orario + carburante + manutenzione). Con una frontiera di Pareto al comitato comunale si presentano scelte numeriche tipo ‘se il budget cresce del 10%, l’attesa scende del 25%’ — la regolazione intuitiva non costruisce questo schema.

Secondo punto dimenticato: sincronizzazione ai nodi di interscambio. Se due linee si incontrano nello stesso interscambio, con il minuto di arrivo di una e quello di partenza dell’altra pianificati a 2-4 minuti di distanza, il tempo di trasbordo è minimo; senza, un’attesa di 10-20 minuti rompe la soddisfazione. Si gestisce con orario periodico clock-face (passo successivo: timetabling, soluzione separata). L’output FSP deve portare le frequenze in una famiglia di periodo comune (es. frequenze a scaglioni 6-12-24 minuti); senza codifica, la sincronizzazione cede sul campo.

Roadmap passo-passo — per PMI

Stadio 1 — Misurare prima di pianificare. Almeno 12 mesi di dati: salite/discese con tessera (matrice OD dove ricavabile), conteggi linea × fermata × fascia, fattore di carico di linea, attesa reale vs piano (sondaggio alla fermata + AVL). Inventario flotta: numero autobus, tipo (capacità + costo orario), calendario manutenzione, rotazione rimesse. Inventario rete: linee esistenti (percorsi + fermate), ubicazione fermate, traffico per segmento.

Stadio 2 — Estrarre il capitale di conoscenza. Pattern di domanda per fascia (punta mattina 07:00-09:00, giornata, punta pomeriggio 17:00-19:00, sera, notte). Profilo del passeggero: lavoro-scuola-acquisti. Curva di carico delle linee: quale si riempie a quale ora, quale va vuota. Insieme di nuove linee candidate (nuovi quartieri, centri direzionali, campus). Nodi di interscambio e tempi attuali.

Stadio 3 — Pilota. 12-16 settimane. Per un sottoinsieme (es. 15-20 delle 80 linee, focus sulla punta) eseguire l’assegnazione FSP MIP in parallelo alla manuale. La decisione resta al comitato; l’FSP fornisce proposta. Criteri di successo fissati prima: attesa media −15% minimo, deviazione standard del carico di linea −20% (bilanciamento), costo operativo stabile o −5%.

Stadio 4 — Rollout. 18-30 mesi fino alla rete completa + timetabling + assegnazione veicoli + integrazione ITS. Revisione annuale (programma estate/inverno, integrazione di nuovi quartieri). Comitato trimestrale: report attesa, aggiornamento fattore di carico, sondaggio soddisfazione, analisi di shift modale.

Rischi — cosa può andare storto

  1. Deriva nella previsione di domanda (mutamento demografico). La matrice OD è costruita su 6-12 mesi di storia; nuovi centri, campus, aree residenziali e commercio cambiano il pattern rapidamente. Senza ricalibrazione ogni 6-12 mesi, l’output FSP si stacca dalla realtà. Monitoraggio mensile con tessera + riottimizzazione annuale completa sono obbligatori.
  2. Taglio di budget (la flotta si riduce). I bilanci comunali subiscono pressione ciclica; un ’tolti 30 autobus dalla flotta’ a metà anno rompe l’ipotesi FSP. Variante FSP robusta (scenari di flotta ±15%) o analisi Pareto condizionata al budget vanno presentate al comitato.
  3. Aumento del tempo di viaggio per congestione. Il tempo di ciclo di linea dipende dal traffico; stessa frequenza in punta richiede più autobus. Senza dati di traffico (velocità per segmento per fascia) nel modello, il piano non si realizza (autobus insufficienti). Le misurazioni vanno ricalibrate ogni 6 mesi.
  4. Lock-in su un unico fornitore ITS. Se il contratto ITS omette ’esportazione annuale in formato standard dei dati di tessera, storia AVL, statistica di conteggio, archivio linea-corsa’, uscire significa perdere la memoria operativa. Il modulo FSP e l’ITS devono restare disaccoppiati (API standard).

Vista tecnica sui metodi di soluzione

ApproccioScala tipicaTempo di risoluzioneOttimo garantito?
Frequenza euristica (pianificatore + regola)Rete piccola, <40 lineeimmediatoNo, 50-70% ottimo
Ceder-Wilson due stadi (linea → frequenza)Rete media, 40-100 lineeminuti-oreSì (ogni stadio localmente)
MIP FSP combinatoRete media-grande, 50-150 lineeoreSì (entro bound)
Generazione di colonne (Borndörfer et al.)Rete grande, 150-300 lineemolte oreBuon bound inferiore/superiore
Metaeuristica (genetico, tabu, LNS)Molto grande + multi-modaleore-continuoNo, buona qualità pratica

Funzione obiettivo scelta:

  • Obiettivo 1 — Minimo attesa + viaggio del passeggero: Focus sulla soddisfazione.
  • Obiettivo 2 — Minimo costo operativo: Focus sul budget.
  • Obiettivo 3 — Massimo ridership (shift modale): Spinta sul TPL; guadagno dall’auto.
  • Obiettivo 4 — Fattore di carico bilanciato: Bilanciare linee sature e vuote; focus efficienza.

Multi-obiettivo: somma pesata (tempo del passeggero pesante, costo secondario) o gerarchico (budget prima, poi tempo) o analisi della frontiera di Pareto.

Fonti accademiche

Elencate nel campo sources del frontmatter.

Fonti

  • Ceder, A. e Wilson, N. H. M. (1986). Bus network design. Transportation Research Part B: Methodological, 20(4), 331-344. Riferimento fondativo per il design delle linee TPL.
  • Ceder, A. (2007). Public Transit Planning and Operation: Theory, Modelling and Practice. Elsevier. Libro di testo canonico; gerarchia di pianificazione e modelli di frequenza.
  • Ibarra-Rojas, O. J., Delgado, F., Giesen, R. e Munoz, J. C. (2015). Planning, operation, and control of bus transport systems: A literature review. Transportation Research Part B: Methodological, 77, 38-75. Rassegna moderna completa.
  • Schöbel, A. (2012). Line planning in public transportation: models and methods. OR Spectrum, 34(3), 491-510. Rassegna di letteratura sulla line planning.
  • Borndörfer, R., Grötschel, M. e Pfetsch, M. E. (2007). A column-generation approach to line planning in public transport. Transportation Science, 41(1), 123-132. Approccio per generazione di colonne.
  • YÖK Centro Tesi del Consiglio dell’Istruzione Superiore — parole chiave: ’toplu taşıma’, ‘otobüs hat’ o ’transit ağ’ — 20+ tesi dall’accademia TR. tez.yok.gov.tr

Glossario

Transit Network Design
Problema di OR che decide in una rete urbana quali linee di autobus (o tram, metro) operare, quali fermate serve ciascuna linea e quale percorso seguire — sotto budget operativo totale, copertura della domanda e qualità di interscambio.
Frequency Setting
Sotto-problema operativo che determina con quale frequenza ogni linea di TPL viene servita per fascia oraria (es. un autobus ogni 6, 10 o 20 minuti), in base al profilo di domanda, alla flotta e agli obiettivi di qualità di servizio.
MIP
Modello di ottimizzazione in cui alcune variabili decisionali devono essere numeri interi (es. numero di camion, numero di turni).
School Bus Routing
Variante del VRP (Vehicle Routing Problem) in cui gli autobus prendono e lasciano studenti assegnati alle fermate, sotto vincoli di capacità, tempo massimo di viaggio, coordinamento degli orari e equità della distanza a piedi.
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