Optimización evolutiva del tráfico urbano y las emisiones vehiculares

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Programación Matemática y Software
Universidad Autónoma del Estado de Morelos
Dr.Marco Antonio Cruz Chávez
2007-3283

Volumen 8, Número 1/Febrero del 2016
Periodo Febrero-Mayo 2016
Artículo de Investigación
44-52
Computación

Febrero del 2016

Cuatrimestral

 

 

 

 

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Matias Péres, German Ruiz, Sergio Nesmachnow y Carolina Olivera

Facultad de Ingeniería, Universidad de la República, Julio Herrera y Reissig 565, C.P. 11300,  Montevideo, Uruguay

CONICET, Universidad Nacional de la Patagonia Austral, Ruta N° 3 Acceso Norte, C.P. 9011, Caleta Olivia, Argentina

Recibido: 9 de Julio del 2015 Aceptado: 13 de octubre del 2015 Publicado en línea:29 febrero 2016

Resumen. En las últimas décadas, el tráfico vehicular se ha convertido en la principal fuente de congestión y de contaminación ambiental en zonas urbanas. Este trabajo estudia el problema de minimizar la reducción de emisiones del tráfico y el tiempo de viaje de los vehículos mediante el algoritmo evolutivo NSGA-II. Un modelo microscópico de simulación es utilizado en el cálculo de la función de aptitud. El análisis experimental realizado sobre una zona de la ciudad de Montevideo (Uruguay) demuestra que los algoritmos evolutivos son capaces de alcanzar resultados de alta eficacia numérica en comparación con la situación actual.

Palabras claves: tráfico, programación de semáforos,  simulación, emisiones vehiculares, algoritmos evolutivos.

 

Abstract.In the last decades, the vehicular traffic has become in the main source of congestion and air pollution in urban areas.In this work, it is study the problem to minimize both air pollution and travel times of vehicles applying NSGA-II evolutionary algorithm. A microscope simulator tool is used to calculate the fitness function. The experimental analysis made on the Montevideo Downtown (Uruguay) demonstrated that evolutionary algorithms are capable to reach high numerical efficacy in comparison with the present area situation.

Keywords: Traffic, Traffic lights Scheduling, simulation, vehicular emissions, evolutionary algorithms.

Ana Carolina Olivera(Autor de correspondencia)
Email:acolivera@conicet.gov.ar
MatiasPéres
Email:matiasperes23@gmail.com
Germán Ruiz
Email:germanruizravi@gmail.com
Sergio Nesmachnow
Email:sergion@fing.edu.uy