Algoritmo evolutivo para reducir la congestión vehicular

• Autores: Juan José Lozano Barrón, Osslan Osiris Vergara Villegas, Salvador A Noriega Morales, Eduardo Poblano Ojinaga
• Localización: Encuentro de ideas: Un mosaico de aportaciones interdisciplinarias al conocimiento / coord. por Maria Teresa Martínez Almanza, Carlos Jesús González Macías, Mario Macario Ruiz Grijalva, 2024, ISBN 978-84-09-56176-6, págs. 136-149
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Evolutionary Algorithm to reduce traffic congestion
• Enlaces
  • Texto Completo Libro (pdf)
• Resumen
  • español

    Uno de los grandes problemas en cualquier ciudad es el tráfico vehicular y su solución no es fácil, aunque sí es necesaria. Lo primero que se debe realizar es un análisis del tráfico para comenzar a plantear soluciones donde se presentan las congestiones. Existen herramientas disponibles para llevar a cabo el análisis, como la función de tráfico de Google Maps, que permite revisar la saturación vehicular en determinados horarios. Por tanto, en el presente artículo, se muestra una propuesta para desarrollar un algoritmo evolutivo que pronostique la saturación de tráfico vehicular. Para ello, primero se explica la conceptualización del algoritmo, después se presenta su aplicación, desde la captura de los datos hasta los pronósticos. Posteriormente, se ofrecen explicaciones de las pruebas realizadas para evaluar el desempeño del algoritmo en comparación con el estado actual del tráfico, para finalmente realizar una recomendación de uso. Después de las pruebas, los resultados obtenidos muestran la cantidad de iteraciones realizadas para obtener el resultado, así como el estado del tráfico.

  • English

    One of the big problems in any city is vehicular traffic and its solution is not easy, although it is necessary. The first thing that has to be done is a traffic analysis, to start proposing solutions where congestion occurs. There are tools available to carry out the analysis, such as the traffic function of Google maps, where traffic saturation is checked at certain times. This article shows a proposal to develop an evolutionary algorithm to forecast vehicular traffic saturation. First, the conceptualization of the algorithm is explained. Afterwards, the application of the algorithm is presented from the capture of the data to the forecasts. Subsequently, explanations of the tests carried out are offered to evaluate the performance of the algorithm in comparison to the current state of traffic, to finally make a recommendation for use. After the tests, the results obtained show the number of iterations carried out to obtain the result, as well as the traffic status.