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Resumen de Estudio de la optimización del tráfico mediante el ajuste de los ciclos de semáforos por algoritmos genéticos en dispositivos de computación paralela usando modelización discreta: ejem. De aplicación

Javier Sánchez Medina

  • En la presente Tesis se describe un nuevo modelo para la optimización del tráfico rodado en una ciudad, en particular para la optimización de los ciclos de los semáforos de una red de tráfico con respecto a un criterio establecido a priori, Con tal fin, se ha diseñado un nuevo modelo, el cual es la principal aportación de este trabajo. El modelo presentado se basa en la combinación de tres elementos:

    El uso de un Cluster Beowulf como Multicomputador MIMD de gran relación calidad/precio, gran escalabilidad y flexibilidad;

    El uso de una optimización no determinística con Algoritmos Genéticos;

    El uso de Microsimuladores de Tráfico basados en Autómatas Celulares, dentro de la Función de Ajuste del Algoritmo Genético.

    Esta nueva metodología se ha aplicado a dos casos reales: ``Las Ramblas'' en Santa Cruz de Tenerife y ``La Almozara'' en Zaragoza. Los resultados parecen satisfactorios y esperanzadores.

    Además, se han realizado varios estudios relativos a:

    La escalabilidad del modelo propuesto;

    El uso de simuladores de tráfico determinísticos en lugar de estocásticos;

    La conveniencia del uso de una codificación binaria Gray para los cromosomas;

    Se ha diseñado una nueva representación visual de la evolución del Algoritmo Genético para su ajuste fino;

    El funcionamiento del sistema propuesto en una situación de congestión severa;

    La extensión del modelo para que englobe criterios tales como la minimización de la emisión de gases con efecto invernadero y de la ocupación de la red.


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