ALGORITMOS GENÉTICOS APLICADOS AL TRÁFICO VEHICULAR DE LA CIUDAD CAPITAL DE GUATEMALA PARA BÚSQUEDA DE RUTAS ALTERNAS EFICIENTES QUE APOYEN EL REORDENAMIENTO VIAL
Resumen
El reordenamiento vial es una tendencia que se está adoptando en la ciudad de Guatemala, para redistribuir el tráfico de una manera más ordenada y fluida. La presente investigación busca apoyar estos esfuerzos, mediante la aplicación de tecnología a problemas cotidianos como transportarse de un lugar a otro. Se han realizado diversas investigaciones que buscan ofrecer soluciones tecnológicas al tráfico vehicular, mediante el enfoque de algoritmos genéticos se ha buscado la optimización de rutas en términos de espacio o tiempo; sin embargo, es evidente la necesidad de incluir parámetros adicionales como el flujo vehicular, posibles accidentes y tiempos de espera en semáforos, que permitan realizar simulaciones más apegadas a la realidad y obtener resultados más exactos.La presente investigación busca apoyar el reordenamiento vial, mediante la creación de un algoritmo genético cuya función fitness calcule rutas óptimas en términos de la distancia, tiempo y velocidad, se toman en consideración eventos aleatorios como accidentes de tránsito, la densidad del tráfico vehicular y el tiempo de espera en los semáforos, dicho algoritmo genético, se utiliza en un prototipo el cual permite visualizar de manera gráfica la ruta calculada.
Citas
Chand, P., Prasad, B., & Dehuri, S. (2010). A multi objetive genetic algorithm for solving vehicle routing problem. International Journal of Information Technology and Knowledge Management.
Fan, W., & Machemehl, R. (2006). Optimal Transit Route Network Design Problem with Variable Transit Demand: Genetic Algorithm Approach. Journal of transportation engineering.
Teklu, F., Sumalee, A., & Watling, D. (2007). A Genetic Algorithm Approach for Optimizing Traffic Control Signals Considering Routing. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering.
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