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O tema da elaboração de um projeto de redes de transporte público é extenso, e a representação de todas as características das redes reais nos modelos é complexa. Para que seja feita uma consideração mais completa das características do problema, devem ser incluídas mais restrições e parâmetros nas função objetivo, assim como mais variáveis de decisão. Esta Seção aborda considerações para possíveis trabalhos futuros.

Conforme apresentado na Seção 2.3, Ceder e Wilson (1986) separam em cinco fases o planejamento operacional do sistema de transporte público por ônibus. Essas fases são: (1) projeto da rede de rotas de transporte público; (2) atribuição de frequências; (3) elaboração dos quadros de horários; (4) agendamento da frota e (5) agendamento da tripulação. O presente trabalho propôs um método para o problema das etapas (1) e (2).

Desta forma, um dos trabalhos futuros sugeridos é justamente a integração das cinco fases nos métodos de solução, para uma maior redução dos custos do sistema por meio da otimização conjunta dos processos de planejamento. Conforme salienta Afandizadeh et al. (2013), entretanto, essa união ainda não foi feita em virtude da grande complexidade de cada etapa.

Como trabalho futuro imediato, tem-se a aplicação do modelo à cidade de São Paulo, com os devidos aprimoramentos metodológicos, pertinentes à maior extensão do problema. Isso devido à grandiosidade do sistema de ônibus local, que opera com uma frota de mais de 15 mil ônibus, distribuídos em aproximadamente 1300 linhas, oferendo serviço em mais de 16 mil pontos de paradas (SPTRANS, 2013).

A aplicação de metaheurísticas paralelas, no caso o Algoritmo Genético, é uma das propostas de pesquisa futura: a utilização de vários computadores operando paralelamente, cada um constituindo uma população de soluções, com troca de indivíduos entre elas. Seriam utilizadas as bibliotecas computacionais adequadas, como MPI (Message Passing Interface) e OpenMP. Detalhes acerca de metaheurísticas paralelas e seus conceitos podem ser encontrados em Talbi (2009).

Especificamente com relação ao Algoritmo Genético, como trabalhos futuros podem ser considerados novos operadores, como em Blum e Mathew (2010), além de novas estratégias de substituição da população e outras estratégias para exploração do espaço de busca.

A análise da distribuição da demanda nas linhas da rede é também um tema de pesquisa futura, possibilitada pelo sistema de visualização proposto neste trabalho. Com os dados de demanda por par origem-destino, frequências por linhas e tipo de veículo por partida por linha, é possível avaliar o desempenho de cada linha em termos de sua participação no atendimento da demanda na rede.

Outra possibilidade de trabalho futuro permitida pelo sistema de visualização e análise é um estudo sobre acessibilidade da demanda à rede, considerando o que foi discutido na restrição de área de cobertura (seção 3.1.2). O cálculo da demanda que tem acesso ao sistema, espaçamento médio entre pontos por região,

espaçamentos entre rotas paralelas por área da cidade e a criação de uma mapa de áreas não atendidas podem ser exemplos de estudos a serem feitos.

Para essa avaliação de desempenho seriam criados indicadores de eficiência ou ineficiência de uma linha em função de parâmetros como existência de linhas paralelas, lugares ofertados por origem-destino, demanda da linha por origem- destino, entre outras. Por meio do aprimoramento do modelo proposto, poderia ser estudado um método de otimização de uma rede atual através da supressão dessas linhas mais ineficientes (por exemplo, de uma parcela delas), e da realocação da frota das linhas suprimidas em outras rotas existentes ou novas, de forma a maximizar a redução de custos de operadores e usuários.

O aspecto da conectividade também pode ser melhor estudado: o quanto uma região possui uma oferta de transporte que a conecta com os modos de transporte de massa da cidade, como às linhas de metrô e trens urbanos. Índices e métricas seriam criados para esta análise e poderiam ser elencadas áreas com maior necessidade de melhorias.

Poderia ser estudado também o desempenho de rotas circulares na rede, como em Ciaffi et al (2012) e Kuo (2013). A generalização do método de solução do PRTP, para incluir rotas circulares no banco de rotas iniciais, é interessante para aumentar as possibilidades de serviços de transporte que gerem redes mais otimizadas quanto a custos de usuários e operadores.

A distribuição dos diferentes tipos de veículos, com suas diferentes capacidades, na frota da rede é um estudo futuro de interesse. Isso é importante principalmente pelo fato das redes de transporte público reais terem, de fato, uma frota heterogênea. Seria incluído no modelo uma variável de decisão que respondesse a pergunta de qual deveria ser a distribuição dessa frota heterogênea disponível entre as partidas das linhas.

Outro aspecto do sistema que influencia no desempenho da rede são as diferentes estratégias operacionais que podem ser adotadas. Principalmente para a operação de corredores, a criação de linhas expressas, semi-expressas e limited-

menor número de paradas, como a possibilidade de utilizar vias expressas, faixas e corredores exclusivos para ônibus.

Este tema foi tratado em Leiva et al. (2010), onde foi feita uma otimização de custos totais tendo como variáveis de decisão a frequência, o tipo de veículo e quais serviços deveriam ser oferecidos de um conjunto a priori atrativos. Esses serviços a priori atrativos eram justamente de linhas expressas, semi-expressas e de paradas limitadas (limited-stop). Essa análise tem espaço em uma pesquisa futura, integrando com o método desenvolvido. Cabe ressaltar a importância dessa consideração em função da grande quantidade de corredores de ônibus que estão sendo propostos e construídos nas grandes cidades brasileiras, conforme relatório da NTU (2011), e dos projetos para a cidade de São Paulo que somam 130 km de novos corredores de ônibus (SPTRANS, 2013).

Além disso, considerações sobre a demanda, que neste trabalho foi considerada como sendo fixa e apenas a demanda de transporte público, poderia ser estendida para uma análise com demanda dependente do tempo, e dependente do serviço. Artigos que consideram a demanda em função do serviço aparecem em Cipriani et al (2004), Lee e Vuchic (2005) e Fan e Machemehl (2006).

Quanto à dependência do tempo, não foram encontrados artigos que consideram a variabilidade da demanda ao longo do tempo, em geral é utilizada a

demanda do pico. Em parte isso “esconde” do método demandas exclusivas do pico

do almoço, por exemplo. Além disso, ocorrem variações ao longo do ano da demanda, com picos exclusivos em determinadas épocas do ano, principalmente na Europa. Estas variações não foram consideradas nos trabalhos encontrados.

Considerações sobre a demanda de transporte individual são igualmente relevantes, na medida em que uma parcela desta demanda pode ser potencial usuária do sistema de transporte público proposto pelos métodos de resolução do problema do PRTP. Estudos sobre cenários de migração proporcional de usuários e seus impactos nas redes de transporte público e no sistema viário segue como sugestão de trabalho futuro.

Quanto ao método de alocação, poderiam ser melhor consideradas a utilização de veículos que chegam à zona com sua capacidade já esgotada,

reduzindo sua atratividade para embarques. Quando isto ocorre, os passageiros tendem a não embarcar no veículo, devido ao baixo conforto em que a viagem será realizada. Caso isso se repita por diversas vezes os usuários podem procurar, caso existam, outras opções de transporte para evitar o desconforto. Diversas abordagens que procuram ser mais realistas na alocação estão mencionadas em Szeto et al. (2011).

Além disso, conforme mencionado por Farahani et al. (2013), os trabalhos de

PRTP “ignoram o efeito de sistemas de informação avançada aos passageiros,

informação de trânsito em tempo real e disponibilidade de lugares para sentar”

(tradução própria). Com o avanço da compreensão da influência desses fatores na tomada de decisão do usuário, eles poderiam vir a ser incorporados ao algoritmo futuramente.

Novamente no método de alocação, pode ser pensado de forma diferente a parte do algoritmo de alocação em que os passageiros vão primeiro procurar o trajeto de menor número de transferências. Caso esta opção tenha um tempo de espera alto, pode ser que outra opção com uma transferência tenha custo generalizado menor. Cabe então juntar todas as opções para o cálculo da utilidade no modelo logit como trabalho futuro.

Além dessas sugestões mencionadas, pode-se incluir também a própria utilização de outra metaheurística para trabalhar com as rotas do banco de rotas, ou mesmo a utilização de outro método de solução, como o de criação de linhas e melhoria. Para uma rede muito extensa, acredita-se que a estratégia de criação de linhas por heurísticas pode ser ineficiente caso este processo consuma muito tempo de processamento. Quanto à melhoria das rotas, pode também ser uma estratégia a ser incorporada ao método de solução.

Outro destaque como tendência para trabalhos futuros aparece em Guihaire e Hao (2008), que é a intermodalidade, ou seja, a consideração de mais de um modo de transporte nos métodos de solução do problema do PRTP. Essa consideração é de extrema importância nas grandes cidades e nas aplicações do método e solução a redes reais de grande porte. Faharani et al. (2013) já classifica este problema através de uma nova nomenclatura: Multi-modal Network Design Problem (MMNDP). Dentro do conceito de multimodalidade está também a análise de estruturas de rede

para transporte público do tipo tronco-alimentador (trunk-feeder), pois essa incorpora a multimodalidade quando associa os ônibus ao sistema de metrô e trens, por exemplo.

Em resumo, a área de abrangência do tema de projeto de redes de transporte público é muito vasta e as vantagens provenientes do desenvolvimento e aplicação dos modelos são bastante promissoras, tendo em vista as aplicações a redes reais mencionadas. Espera-se que, com o maior destaque que a importância do transporte público tem recebido nos últimos anos, juntamente com o avanço contínuo do poder computacional disponível, o tema venha a ser mais difundido e estudado no Brasil.