Funciones de evaluación de calidad para un tránsito inteligente

Abstract

Los problemas de tránsito aumentan constantemente y las ciudades del futuro solo pueden ser verdaderamente inteligentes si habilitan la Movilidad Inteligente (en inglés, Smart Mobility). Aplicaciones de movilidad inteligente como el control de semáforos, el estacionamiento inteligente y la gestión del tránsito, entre otras están comenzando a ser utilizadas en todo el mundo, trayendo beneficios a las ciudades, mejor calidad de vida, costos reducidos, uso de energía más eficiente y disminución de las emisiones vehiculares. Mejorar la movilidad representa un gran reto. Actualmente, una ciudad con tráfico congestionado y muchos embotellamientos conduce a más contaminación. Por lo tanto, con la gestión inteligente del tránsito, el consumo de combustible y las emisiones contaminantes pueden ser reducidas. A diferencia de técnicas tales como semáforos inteligentes que requieren nueva infraestructura, ubicación de sensores y modificaciones en obras civiles ya construidas, el uso de técnicas de inteligencia artificial en la optimización de los ciclos de semáforos se presenta como una herramienta viable, rápida, eficiente y de bajo costo. En este trabajo se proponen diferentes funciones de evaluación de calidad con un algoritmo genético celular (cGA) aplicadas a dos grandes escenarios cercanos a la realidad en áreas urbanas ubicadas en las ciudades de Málaga (España) y París (Francia), simuladas por el popular micro-simulador SUMO (Simulator Urban MObility). La comparación de las diferentes funciones revela la bondad de algunas funciones logrando a una reducción significativa en términos de las tasas de emisión y del consumo total de combustible, además de una reducción en los tiempos de variables de tránsito analizadas.

Keywords

• problema de planificación de luces de semafóricas
• algoritmo genético celular
• funciones de evaluación de calidad
• emisión de gases
• simulador sumo