Jaume Barceló

Universitat Politècnica de Catalunya

An OR perspective on traffic modeling and its role on decision making: from strategic to operational planning

Transport planning models have played a dominant role in strategic planning since the mid seventies, and represent a world in themselves, almost disjoint from other transport and traffic modeling areas, namely those of the dynamic models accounting for dynamic behavior of flows and demands, addressing a sound way of dealing with operational policies. The advent of the Intelligent Transport Systems turned the attention to dynamic models but at the same time raised questions concerning management policies that could only be properly answered by models able of dealing with large networks and, at the same time, capture the essence of the dynamics of traffic phenomena. This fostered the research on Dynamic Traffic assignment and Dynamic Traffic Equilibrium as the appropriate technical frameworks which would support these modeling requirements and simulation approaches describing the loading of vehicles onto the network to emulate the dynamics of flow propagation. The combination of these approaches gave birth to the mesoscopic traffic models.

However, the needs raised by new applications as for example the so called Integrated Corridor Management have raised new modeling questions and great concerns on the best way of using the models to assist traffic managers in real-time decision processes. Each question can be answered by an ad hoc modeling approach but conditioned requirements on data and information exchange between the various models in a consistent and synchronous way. This lecture will provide an overview of the existing approaches, discuss some of the pros and cons, and illustrate them with examples of real life projects. And will discuss critically some of the requirements for a full integration of traffic models and research questions still open.

Joaquim Júdice

Universidade de Coimbra

Programação Matemática com Restrições de Complementaridade Linear: Aplicações e Algoritmos

O Problema de Programação Matemática com Restrições de Complementaridade Linear (PMCL) é um programa não linear que tem como objectivo minimizar uma função linear ou não linear continuamente diferenciável num conjunto não convexo definido por restrições lineares e de complementaridade linear.

Este problema de optimização tem merecido grande investigação durante os últimos anos devido ao enorme número de aplicações em diversas áreas da ciência, engenharia e economia. Além disso, vários problemas de optimização não convexos podem ser formulados e resolvidos como PMCLs.

Nesta palestra algumas dessas formulações são primeiramente discutidas, incluindo Programação Bilinear, Quadrática e Problemas de Complementaridade Linear e de Valores Próprios. Algoritmos para a resolução do PMCL são seguidamente analisados, sendo dado algum destaque a um algoritmo de restrições activas para a determinação de um ponto estacionário de um PMCL e a um método enumerativo para o cálculo de um seu mínimo global. Alguma experiência computacional é relatada na parte final da palestra para ilustrar a eficiência das técnicas discutidas e das suas eficácias para resolver problemas de optimização não convexos através das suas reduções a PMCLs.