Resumen de Movilidad inteligente: reducción de emisión de gases

Laura Carballo, Norma Andrea Villagra, Marcelo Errecalde

• español

  El concepto de movilidad inteligente se enmarca en el conjunto de acciones, técnicas e infraestructuras encaminadas a la mejora de la movilidad y organización del tráfico en las ciudades. Durante las últimas décadas uno de los principales problemas en las diferentes ciudades del mundo, es el congestionamiento vehicular y los efectos que esto ocasiona. Un mayor nivel de contaminación, emisiones y consumo de combustible se convirtieron en serios problemas.Aumenta también la cantidad de semáforos en las grandes urbes y la complejidad para su programación.En este trabajo se utilizan dos algoritmos metaheurísticos,el algoritmo genético celular (cGA) y el algoritmo de Recocido Simulado (en inglés, Simulated Annealing, SA) para optimizar la planificación de los programas de ciclos semafóricos. Las soluciones obtenidas por los algoritmos aplicados a dos grandes escenarios cercanos a la realidad en áreas urbanas ubicadas en las ciudades de Málaga (España) y París (Francia), son simuladas por el popular micro-simulador SUMO (Simulator Urban MObility). La comparación con un enfoque paralelo de la literatura revela la bondad del algoritmo genético celular. Además, se muestra una reducción significativa en términos de las tasas de emisión y del consumo total de combustible por parte del algoritmo genético.

• English

  The concept of intelligent mobility is part of the set of actions, techniques, and infrastructures aimed at improving the mobility and organization of traffic in cities. During the last decades, one of the main problems in the different cities of the world is the traffic congestion and the effects that this causes. A higher level of pollution, emissions and fuel consumption became serious problems. It also increases the number of traffic lights in large cities and the complexity for its programming. In this work, two metaheuristic algorithms are used, the cellular genetic algorithm (cGA) and the simulated annealing algorithm (SA) to optimize the scheduling of traffic light programs. The solutions obtained by the algorithms applied to two large scenarios close to reality in urban areas located in the cities of Málaga (Spain) and Paris (France) are simulated by the popular SUMO micro simulator (Simulator Urban MObility). The comparison with a parallel approach to the literature reveals the goodness of the cellular genetic algorithm. In addition, there is a significant reduction in terms of emission rates and total fuel consumption by the genetic algorithm.