Metodología para la calibración del programa Transyt-7f para optimización de semáforos en áreas urbanas
Ilustraciones
- Autores:
-
Cabrera Lara, Gabriela
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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Reconocimiento 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Valencia-Alaix, Victor Gabriel20449fa9f2bf03f7ee6039f45f506bcd600Cabrera Lara, Gabriela28c975fefacab7b8ab441115bbed3bac2022-07-21T19:19:49Z2022-07-21T19:19:49Z2022https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/81722Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/IlustracionesLa búsqueda de estrategias para lograr una eficiente operación del tránsito en áreas urbanas, conservando la oferta de infraestructura vial, se ha convertido en uno de los principales retos ingenieriles. En este trabajo de investigación se establece una metodología para la calibración del Algoritmo Genético del TRANSYT-7F para la optimización de redes semafóricas; el análisis se realiza contrastando los procesos de optimización del programa con el Algoritmo Genético (AG) y el método convencional Hill Climb (HC), para la búsqueda de una solución óptima global de la programación de planes semafóricos. Se analiza un caso de estudio en la ciudad de Medellín- Colombia, donde se evaluó el estado actual de una red coordinada y se optimizan los tiempos de señal empleando optimización mediante AG y HC. Los tiempos de señal óptimos resultantes en cada escenario se validan en un microsimulador para determinar su efectividad. Con la microsimulación en Aimsun Next se pudo validar que el proceso de optimización con AG, presenta una superioridad frente al método del HC y a las condiciones actua les de la red, ya que se observó una reducción de cola media y de demoras en la red. (Texto tomado de la fuente)The search for strategies to achieve an efficient traffic operation in urban areas, preserving the supply of road infrastructure, has become one of the main engineering challenges.This research work establishes a methodology for the calibration of the TRANSYT-7F Genetic Algorithm for the optimization of traffic light networks; the analysis is performed by contrasting the optimization processes of the program with the Genetic Algorithm (GA) versus the conventional Hill Climb (HC) method, for the search of a global optimal solution for the scheduling of traffic light plans. A case study in Medellin, Colombia is analyzed, where the current state of a coordinated network is evaluated and signal times are optimized using GA and HC optimization. The resulting optimal signal times in each scenario are validated in a microsimulator to determine their effectiveness. With the microsimulation in Aimsun Next it was possible to validate that the optimization process with GA, presents a superiority over the HC method and the current conditions of the network, since a reduction of average queue and delays in the network was observed.MaestríaMagister en Ingeniería- Infraestructura y Sistemas de TransporteÁrea Curricular de Ingeniería Civilxiii, 91 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaMedellín - Minas - Maestría en Ingeniería - Infraestructura y Sistemas de TransporteDepartamento de Ingeniería CivilFacultad de MinasMedellínUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín620 - Ingeniería y operaciones afines::624 - Ingeniería civil620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingeniería000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::005 - Programación, programas, datos de computaciónSemáforosRegulación del tráficoIngeniería del tránsitocalibraciónoptimizaciónred coordinadaTransyt 7falgoritmo genéticoCalibración de semáforoscalibrationOptimizationGenetic algorithmCoordinated networkTraffic lightMetodología para la calibración del programa Transyt-7f para optimización de semáforos en áreas urbanasMethodology for calibration of Transyt-7f for traffic light optimization in urban areasTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMMedellín (Colombia)Aimsun.Next. (2021). Manual de usuario Aimsun Next 8.3.Albrka, S., Ismail, A., Yahia, H., & Ladin, M. (2014). Application of Transyt-7f on Signalized Road Junction Networks in Shah Alam and Petaling Jaya. Jurnal Teknologi (Sciences & Engineering), (69:2), 59–64.Alcaldía de Medellín. (2004). Obtenido de https://www.medellin.gov.co/movilidad/documents/seccion_senalizacion/cap7_semaforos.pdfAlcaldía Mayor de Bogota, S. d., & Cal y Mayor, A. (2005). Manual de Planeación y Diseño para la Administración del Tránsito y el Transporte (Vols. I-Marco conceptual). Bogotá, DC.Arboleda, L. (2017). Estimación de modelos de estructura de covarianza mediante algoritmos genéticos. Medellín, Colombia.Cal y Mayor, R., & Cardenas, J. (2018). Ingeniería de Tránsito-Fundamentos y aplicaciones. Colombia: Alfaomega.CEPAL. (2003). CONGESTIÓN DE TRÁNSITO EL PROBLEMA Y CÓMO ENFRENTARLO. Santiago de Chile.Coello, C. (2021). Introducción a la computación evolutiva. Notas de curso. Mexico D.F: CINVESTAV-IPN.Díaz, M., & otros. (2002). Métodos geométricos de coordinación reguladas por semáforos. XIV Congreso Internacional de Ingeniería Gráfica. XVI Congreso Internacional de Ingeniería Gráfica, 10.Eiben, Á., & otros. (1999). Parameter Control in Evolutionary Algorithms. IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, 3(2), 124-141.Feldman, O. (2012). The GEH measure and quality of the highway assignment models. ResearchGate.Fernandez, J. A. (2009). Optimización evolutiva de los parámetros de control de un algoritmo genético. Alcalá de Henares, España.Forero, J. (1999). Estimación de parámetros para el modelo TRANSYT-7F en la ciudad de Medellín. Medellín.Gestal, M., & otros. (2010). Introducción a los Algoritmos Genéticos y la Programación Genética. (U. d. Coruña, Ed.) A Coruña.Glen, S. (05 de febrero de 2017). StatisticsHowTo.com. Recuperado el 10 de octubre de 2021, de https://www.statisticshowto.com/random-seed-definition/Gomez, D., Valencia, V., & Villan, F. (1987). Aplicación del progrqama TRANSYT-7F para optimización de semaforos en Colombia. Popayan, Colombia.Hogado, E. (2012). Estudio de regulación del tránsito de vehículos y peatones en los alrededores de la avenida Portugal de salamanca. Universitat Politécnica de Catalunya.Jaramillo, J. (2007). Metodología de optimización de los parámetros de control de un algoritmo genético. Manizales: Universidad Nacional de Colombia.Mateos, A. (2004). Algoritmos Evolutivos y Algoritmos Genéticos. Madrid.Mc Trans Center. (2006). Traffic Network Study Tool. Florida, EE.UU. Obtenido de HCS™, TRANSYT-7F™, General Features, Genetic Algorithm Optimization-Hill-Climb Optimization.Ministerio de transporte. (2015). MANUAL DE SEÑALIZACIÓN VIAL DISPOSITIVOS UNIFORMES PARA LA REGULACIÓN DE TRÁNSITO EN LAS VÍAS DE COLOMBIA. Bogotá.Negrin, I., & et.al. (2020). Ajuste de parámetros de algoritmos genéticos: propuesta de método compuesto. Revista Cubana de Ciencias Informáticas, 14(3), 59-82.Ozan, C. (2015). A modified reinforcement learning algorithm for solving coordinated signalized networks. Turquía.Portugais, B. (2013). A Comparison of Signal Optimization Results On The Eagle Road Corridor in Meridian, Idaho Using Transyt-7f and Vistro. Obtenido de Researchgate: DOI: 10.13140/2.1.2206.3680Ratrout, N., & Reza, I. (2014). Comparison of optimal signal plans by Synchro & TRANSYT-7F using PARAMICS – A case study. Procedia Computer Science, (32), 372 – 379.Serna, M., & Londoño, J. (2009). Algoritmos Genéticos: Una solución alternativa para optimizar el modelo de inventario (Q, r). Medellín, Colombia.Soria, C., da Silva, H., & Martín, A. (2016). Una propuesta para diversificar el campo de aplicación de un algoritmo Hill Climbing.United Nations. (2014). World Urbanization Prospects. New York.Valencia, G. (2000). Principios sobre semaforos. Medellín.Yarce, Y. (2015). Método para hallar el factor de equivalencia vehicular a motocicletas Aplicación en la ciudad de Medellín. Medellín, Colombia.InvestigadoresORIGINAL1087413253.2022.pdf1087413253.2022.pdfTesis Maestría en Ingeniería - Infraestructura y Sistemas de Transporteapplication/pdf2357962https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/81722/3/1087413253.2022.pdf03b13db6bbd93f79aa13c156ffd63077MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84074https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/81722/4/license.txt8153f7789df02f0a4c9e079953658ab2MD54THUMBNAIL1087413253.2022.pdf.jpg1087413253.2022.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4710https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/81722/5/1087413253.2022.pdf.jpg22d32e21d161f6c7084a521604732675MD55unal/81722oai:repositorio.unal.edu.co:unal/817222023-08-06 23:03:40.783Repositorio Institucional Universidad Nacional de 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