Simulación Multiagente de un Sistema BRT

El objetivo principal de este trabajo es el de realizar una simulacion basada en agentes de un sistema BRT, con el n de observar como los diversos parámetros afectan su desempeño. Para conseguirlo, esta simulación fue realizada en el lenguaje de programación Python junto con la librería SimPy, adici...

Full description

Autores:
Rodríguez López, Sergio Esteban
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Fundación Universitaria Konrand Lorenz
Repositorio:
Fundación Universitaria Konrand Lorenz
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.konradlorenz.edu.co:001/5693
Acceso en línea:
https://repositorio.konradlorenz.edu.co/handle/001/5693
Palabra clave:
Dinámica de estaciones
Capacidad de la vía
Planificación urbana
Eficiencia del sistema
Sistemas BRT
Simulación basada en agentes
Rights
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
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description El objetivo principal de este trabajo es el de realizar una simulacion basada en agentes de un sistema BRT, con el n de observar como los diversos parámetros afectan su desempeño. Para conseguirlo, esta simulación fue realizada en el lenguaje de programación Python junto con la librería SimPy, adicionalmente se siguió el protocolo ODD propuesto por Grimm et al. y se modelaron tres agentes, los buses, las estaciones y un controlador; En este sistema, los usuarios se tratan como una cantidad y no como un agente. En cuanto a los datos usados, se tomo como base el sistema integrado de transporte publico de la ciudad de Bogotá, Transmilenio. De este se modelaron únicamente las rutas H20, D20 y 6 en el tramo que comprende entre las estaciones de Portal de la 80 y Polo. Los resultados de la simulación mostraron que para el optimo funcionamiento del sistema es necesario utilizar otras de al menos 7 buses e intervalos de tiempo menores a 5 minutos y superiores a 1. Adicionalmente, se encontraron relaciones entre el intervalo de generación de las rutas y los picos y promedios de ocupación.
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Para conseguirlo, esta simulación fue realizada en el lenguaje de programación Python junto con la librería SimPy, adicionalmente se siguió el protocolo ODD propuesto por Grimm et al. y se modelaron tres agentes, los buses, las estaciones y un controlador; En este sistema, los usuarios se tratan como una cantidad y no como un agente. En cuanto a los datos usados, se tomo como base el sistema integrado de transporte publico de la ciudad de Bogotá, Transmilenio. De este se modelaron únicamente las rutas H20, D20 y 6 en el tramo que comprende entre las estaciones de Portal de la 80 y Polo. Los resultados de la simulación mostraron que para el optimo funcionamiento del sistema es necesario utilizar otras de al menos 7 buses e intervalos de tiempo menores a 5 minutos y superiores a 1. Adicionalmente, se encontraron relaciones entre el intervalo de generación de las rutas y los picos y promedios de ocupación.In this work, an agent based simulation of a BRT system is proposed, with the intention of seeing how the existing parameters aect its performance. In order to succeed, the simulation was made in the Python programing language with the help of the SimPy library, furthermore, the ODD protocol proposed by Grimm et al. was implemented and three agents were de ned, buses, stations and a controller; in this system, the users are modeled as a quantity and not as agents. The data used for this simulation was taken from the Integrated System of Public Transport of the city of Bogotá, Transmilenio. Of which, only the routes H20, D20 and 6 between the stations Portal de la 80 and Polo where modeled. The results of the simulation showed that in order to optimize the operation of the system at least 7 buses must be dispatched in time periods greater than 1 minute and less than 5 minutes. Additionally, relationships between the generation intervals and occupation means and spikes were found.Ingeniero(a) de SistemasPregradoDesarrollo y arquitectura de software35 páginas: tablas ; figurasapplication/pdfspaBogotá D.C. : Fundación Universitaria Konrad Lorenz, 2021Facultad de Matemáticas e IngenieríasIngeniería de SistemasColombiaDinámica de estacionesCapacidad de la víaPlanificación urbanaEficiencia del sistemaSistemas BRTSimulación basada en agentesSimulación Multiagente de un Sistema BRTTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTextVincenzo Ancora, Claudio Nelli, and Marco Petrelli, A microsimulation model for brt systems analysis, Procedia - Social and Behavioral Sciences 54 (2012), 1250{ 1259, Proceedings of EWGT2012 - 15th Meeting of the EURO Working Group on Transportation, September 2012, ParisAnonimo, Rutas del sitp, https://sitp-bogota.comStefania Bandini, Sara Manzoni, and Giuseppe Vizzari, Agent based modeling and simulation: an informatics perspective, Journal of Arti cial Societies and Social Simulation 12 (2009), no. 4, 4.Robert Cervero, Bus rapid transit (brt): An efficient and competitive mode of public transport, Tech. report, Working Paper, 2013.María Alejandra Delgado Leon, Dana Marcela Mesa Lopez, Cindy Paola Castellanos Navas, Clara Elena Gamez Uhia, and María Carolina Gonzalez Paez, Modelo de simulacion para el comportamiento del sistema de transporte masivo \metrolnea" y de sus usuarios en la parada de la universidad ponti cia bolivariana seccional buca- ramanga, (2016).BRT Centre Of Excelence, Global brt data, https://brtdata.org/, Consultado: 2021-05-23.Eliana Lizeth Forero Prieto, Deysi Esmeralda Leguizamon Chacon, and Sebastian Molina Barajas, Planeacion de sistemas de transporte masivo brt con aplicacion de software de macrosimulacion visum, (2016).Jonatan Gomez, Jeisson Prieto, Elizabeth Leon, and Arles Rodríguez, Infekta|an agent-based model for transmission of infectious diseases: The covid-19 case in bogota, colombia, PloS one 16 (2021), no. 2, e0245787Volker Grimm, Uta Berger, Finn Bastiansen, Sigrunn Eliassen, Vincent Ginot, Jarl Giske, John Goss-Custard, Tamara Grand, Simone Heinz, Geir Huse, Andreas Huth, Jane Jepsen, Christian Jorgensen, Wolf Mooij, Birgit Muller, Guy Pe'er, Cyril Piou, Steven Railsback, Andrew Robbins, and Donald Deangelis, A standard protocol for describing individual-based and agent based models, Ecological Modelling 198 (2006), 115{126.Volker Grimm, J. 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