Mario Marinelli

L’attività scientifica svolta è stata caratterizzata dalla continua ricerca di nuovi approcci basati su tecniche di Soft Computing per la risoluzione di differenti problemi legati all’ingegneria dei sistemi di trasporto.

Il percorso effettuato ha portato la produzione scientifica a definire modelli, metodi e procedure che tenessero conto dei vari approcci presenti in letteratura individuandone le potenzialità rispetto al problema da affrontare ed ai dati potenzialmente disponibili, ricercando la formulazione che potesse garantire la soluzione ottimale.

Questo percorso parte dalla formazione acquisita durante il corso di dottorato di ricerca in cui sono stati affrontati i temi della Teoria dei Sistemi di Trasporto relativi, in particolare, alle metodologie alternative basate sulla logica Fuzzy per modellare il comportamento di scelta degli utenti in una rete di trasporto. 

In generale, i lavori prodotti possono essere classificati secondo i seguenti temi:

- Sistemi di trasporto intelligenti (ITS) con l’ausilio di tecniche di Soft-Computing

La mobilità è un aspetto fondamentale in ogni società moderna che si basa sul lavoro. Tuttavia, ogni giorno, i crescenti livelli di congestione sottolineano l’importanza dei nuovi sviluppi tecnologici come, ad esempio, nel campo dei Sistemi di Trasporto Intelligenti (ITS - Intelligent Transportation Systems).

L’idea di tali sistemi è quella di ottimizzare l’utilizzazione delle infrastrutture esistenti, attraverso operazioni di controllo del traffico, ed evitare la costruzione di nuove infrastrutture. Un esempio è dato dai Dynamic Route Guidance Systems, che aiutano i viaggiatori a muoversi nella rete stradale nella maniera più semplice ed efficiente possibile. Attualmente, uno dei problemi della gestione del traffico è dovuto alla scarsità di informazioni.

Naturalmente, quando vengono effettuate scelte en-route, gli utenti combinano costantemente diverse fonti d’informazione con le aspettative derivanti dalle condizioni del traffico, ma difficilmente possono ottenere dati circa la situazione globale della rete stradale. Dunque, essi hanno solo una parziale ed imprecisa conoscenza delle condizioni del traffico nella rete e non è possibile coordinare il loro comportamento. Ad esempio, non è possibile influire sull’orario di partenza in modo da decongestionare la rete. L’informazione pre-trip, inoltre, permette agli utenti di stimare il tempo di percorrenza dei loro viaggi tenendo in considerazione gli sviluppi futuri delle condizioni del traffico.

Sono stati sviluppati diversi lavori su questo tema, a partire dalla tesi di dottorato, pubblicati su rivista o atti di convegno. I modelli proposti sono basati sull’utilizzo di tecniche di Soft Computing, in particolare logica Fuzzy e Possibility Theory. I lavori svolti hanno messo in evidenza l’efficacia di questi modelli nel riprodurre il comportamento di scelta degli utenti. I dati sono stati acquisiti mediante indagini di tipo Stated Preference (SP) con l’ausilio di simulatori di guida. I lavori sono stati svolti in collaborazione con le università di Napoli e Padova.

- Metodi di ottimizzazione nella pianificazione dei trasporti e logistica urbana

La letteratura sta mostrando sempre più interesse nell’utilizzo di tecniche innovative per l’ottimizzazione di problemi trasportistici. Su questo tema sono stati svolti diversi lavori in cui vengono proposte nuove metaeuristiche basate sulla Swarm Intelligence per la risoluzione di complessi problemi nell’ambito dei trasporti.

La correzione dinamica della matrice O/D viene affrontata nel lavoro dove l’approccio classico, basato sullo stimatore GLS viene integrato con un modello di caricamento dinamico della rete basato sulla Bee Colony Optimization (BCO). Il metodo complessivo è una metaeuristica che consente di svincolare il problema dal modello di scelta del percorso e comporta delle buone prestazioni computazionali.

Nell’ambito dell’assegnazione dinamica, la metaeuristica BCO è stata utilizzata in congiunzione con un modello mesoscopico di simulazione al fine di ottenere un nuovo modello di assegnazione (basato sul System Optimum) per la stima dei tempi di percorrenza, producendo un lavoro pubblicato su Transportation Research Part C.

La metaeuristica BCO si è rivelata efficace nel risolvere complessi problemi combinatoriali. E’ stata utilizzata nell’ambito dell’assegnazione dei gate aeroportuali producendo diversi lavori. Recentemente un nuovo metodo di ottimizzazione, Fuzzy Bee Colony Optimization (FBCO), è stato proposto e pubblicato su Transportation Research Part C.

Altri metodi di ottimizzazione sono stati proposti per risolvere problemi di Network Design. In particolare, sono state applicate metaeuristiche innovative (Harmony Search, Artificial Bee Colony) per l’ottimizzazione dei cicli semaforici, producendo due lavori in collaborazione con l’Università di Pamukkale (Turchia).

Recentemente, il lavoro di ricerca scientifica sta riguardando l’interessante ambito della logistica urbana. In particolare, si sta analizzando l’emergente approccio che prevede l’utilizzo dei droni in congiunzione con veicoli per il trasporto delle merci per l’ottimizzazione dei costi totali di trasporto. I primi risultati della ricerca sono stati pubblicati sulla rivista IET.

- Modelli di simulazione del comportamento dei pedoni in situazioni di emergenza

La comprensione dei comportamenti competitivi di evacuazione può essere utile per evitare eventi tragici: i modelli di evacuazione sono utili sia nella progettazione di edifici di grandi dimensioni sia nella valutazione delle loro caratteristiche operative in condizioni di emergenza. La simulazione dei movimenti dei pedoni all'interno di un'area in presenza di ostacoli o eventi pericolosi, come incendi o esplosioni, e la descrizione di fattori che rendono un pedone in grado di determinare autonomamente il percorso verso la meta di destinazione sono problemi cruciali che prevedono lo studio di specifici piani di evacuazione.

In questo ambito di ricerca, è stato proposto un approccio innovativo che permette di modellare, attraverso variabili verbali e regole linguistiche proprie della logica Fuzzy, l'imprecisione presente nel modo di ragionare dei pedoni di fronte a situazioni di panico o di emergenza. Il lavoro svolto ha portato alla vincita del primo premio nel pillar “Safety and Security” al contest Young European Arena of Research (YEAR 2010) dopo essere selezionato come uno dei 50 finalisti su oltre 300 abstract. Il modello è stato in seguito migliorato e validato con dati sperimentali, portando a due ulteriori lavori.