An implementation of a railway scheduler to minimize trip durations by adjusting speeds and dwell times

Railway scheduling is essential for urban transportation as passenger demand grows. This thesis develops an integrated framework combining capacity-aware scheduling with convex optimization to minimize trip durations through speed and dwell time adjustments. The study examines optimization techniques from operations research literature and develops a method incorporating physics-based motion models, statistical buffer times and dynamic capacity management. Applied to the Trenord network in Italy, the approach achieves substantial improvements with computation time suitable for practical implementation. The framework employs asymmetric penalties to balance efficiency with service quality, offering railway operators a practical tool for large-scale schedule optimization.

La programmazione ferroviaria è essenziale per il trasporto urbano man mano che la domanda di passeggeri cresce. Questa tesi sviluppa un framework integrato che combina la programmazione consapevole della capacità con l'ottimizzazione convessa per minimizzare le durate dei viaggi attraverso aggiustamenti della velocità e dei tempi di sosta. Lo studio esamina tecniche di ottimizzazione dalla letteratura di ricerca operativa e sviluppa un metodo che incorpora modelli di movimento basati sulla fisica, tempi di buffer statistici e gestione dinamica della capacità. Applicato alla rete Trenord in Italia, l'approccio ottiene miglioramenti sostanziali con tempi di calcolo adatti all'implementazione pratica. Il framework impiega penalità asimmetriche per bilanciare l'efficienza con la qualità del servizio, offrendo agli operatori ferroviari uno strumento pratico per l'ottimizzazione degli orari su larga scala.