RT Generic
T1 Una aproximación MILP a la optimización del trazado de redes de metro en entornos urbanos
T2 A MILP approach for optimizing subway network layouts in urban areas
A1 Pedrosa Ortigosa, Nuria
K1 Ciencias - Trabajos Fin de Grado
K1 Grado en Matemáticas
AB El presente Trabajo de Fin de Grado se centra en la formulación y resolución deun problema de diseño ´optimo de redes de metro urbanas, utilizando herramientas deProgramación Lineal Entera Mixta (MILP) mediante la librería PuLP del lenguaje deprogramación Python. En particular, se trabaja sobre un entorno simplificado basado enel tablero del juego “Próxima Estación: Londres”. El propósito del trabajo es construirun modelo matemático que, respetando un conjunto amplio y realista de restricciones,permita diseñar rutas eficientes que equilibren costes de construcción y cobertura del servicio. Para manejar esta naturaleza multiobjetivo, se aplica el enfoque del método de lasrestricciones y la frontera de Pareto.El modelo busca en todo momento ser escalable y adaptable, permitiendo su aplicaciónen escenarios diversos mediante una parametrización flexible que facilita su reutilizaciónen distintas instancias del problema, ya sea con configuraciones espaciales alternativas ocriterios objetivos distintos.
AB This Degree Final Dissertation focuses on the formulation and resolution of an optimalsubway network design problem in urban settings, using Mixed Integer Linear Programming (MILP) techniques implemented through the PuLP library in Python. The studyis developed in a simplified environment based on the board of the game Next Station:London. The goal is to build a mathematical model that, while complying with a wideand realistic set of constraints, enables the design of efficient routes that balance construction costs and service coverage. To handle the multi-objective nature of the problem,the Pareto frontier approach is applied.The model is designed to be scalable and adaptable, allowing it to be applied in diversescenarios through flexible parameterization. This feature facilitates its reuse in differentinstances of the problem, whether involving alternative spatial configurations or varyingobjective criteria.
YR 2025
FD 2025-06
LK https://hdl.handle.net/10630/39838
UL https://hdl.handle.net/10630/39838
LA spa
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 20 ene 2026