Propuesta de asignación de ciclos semafóricos para la disminución de la congestión vehicular en la ciudad de San José de Cúcuta empleando modelamiento matemático
Cáceres Gelvez, Esteban Felipe
Propuesta de asignación de ciclos semafóricos para la disminución de la congestión vehicular en la ciudad de San José de Cúcuta empleando modelamiento matemático - San José de Cúcuta: Universidad Francisco de Paula Santander, 2020. - 82 paginas. ilustraciones. 4.548 KB.
La congestión vehicular impacta negativamente a las ciudades en distintos ámbitos: aumenta los niveles de estrés, genera pérdidas monetarias por costo de oportunidad y aumenta el calentamiento global, por las emisiones adicionales de CO2 y CO. El presente trabajo ataca una de sus causas, es decir, la baja optimización de la red semafórica, y propone los ciclos de la misma, en el centro de la ciudad de Cúcuta -el sistema-, utilizando modelamiento matemático e inteligencia artificial. Para esto, se estudió el flujo vehicular de la ciudad a través de las cámaras de seguridad de la Policía Nacional, usando redes neuronales profundas y visión computacional. Con esta información se simuló el sistema a través del simulador de tráfico urbano SUMO para luego, con un algoritmo genético, modificar las fases semafóricas en aras de minimizar los tiempos de espera de todos los vehículos. La precisión de las redes neuronales en la de detección y seguimiento de los vehículos fue superior al 95%. La propuesta de fases semafóricas disminuyó los tiempos de espera de la red, en la simulación, en 16.421 minutos. Este 24,6% de mejora es tanto similar como superior a lo reportado por la literatura para el problema en cuestión.
Laureada
Inteligencia artificial
Congestión vehicular
Semáforos
TII V00023/2020
Propuesta de asignación de ciclos semafóricos para la disminución de la congestión vehicular en la ciudad de San José de Cúcuta empleando modelamiento matemático - San José de Cúcuta: Universidad Francisco de Paula Santander, 2020. - 82 paginas. ilustraciones. 4.548 KB.
La congestión vehicular impacta negativamente a las ciudades en distintos ámbitos: aumenta los niveles de estrés, genera pérdidas monetarias por costo de oportunidad y aumenta el calentamiento global, por las emisiones adicionales de CO2 y CO. El presente trabajo ataca una de sus causas, es decir, la baja optimización de la red semafórica, y propone los ciclos de la misma, en el centro de la ciudad de Cúcuta -el sistema-, utilizando modelamiento matemático e inteligencia artificial. Para esto, se estudió el flujo vehicular de la ciudad a través de las cámaras de seguridad de la Policía Nacional, usando redes neuronales profundas y visión computacional. Con esta información se simuló el sistema a través del simulador de tráfico urbano SUMO para luego, con un algoritmo genético, modificar las fases semafóricas en aras de minimizar los tiempos de espera de todos los vehículos. La precisión de las redes neuronales en la de detección y seguimiento de los vehículos fue superior al 95%. La propuesta de fases semafóricas disminuyó los tiempos de espera de la red, en la simulación, en 16.421 minutos. Este 24,6% de mejora es tanto similar como superior a lo reportado por la literatura para el problema en cuestión.
Laureada
Inteligencia artificial
Congestión vehicular
Semáforos
TII V00023/2020
