Particle swarm optimization aplicado a la programación de los ciclos de semáforos en Bahía Blanca

En este trabajo, proponemos el uso de un algoritmo de optimización mediante cúmulos de partículas (PSO, por las siglas en inglés), el cual, utilizando el simulador de tráfico SUMO para su entrenamiento, es capaz de obtener programas de ciclos de semáforos optimizados para áreas urbanas extensas. Com...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Alba Torres, Enrique, Olivera, Ana C., García-Nieto, José M.
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2012
Materias:	Ciencias Informáticas Intelligent agents ciclos de semáforo Optimization particle swarm optimization SUMO semaforo
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23585
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	En este trabajo, proponemos el uso de un algoritmo de optimización mediante cúmulos de partículas (PSO, por las siglas en inglés), el cual, utilizando el simulador de tráfico SUMO para su entrenamiento, es capaz de obtener programas de ciclos de semáforos optimizados para áreas urbanas extensas. Como caso de estudio, nos hemos centrado en la ciudad de Bahía Blanca, Argentina. Las planificaciones de ciclos resultantes, tras una serie de experimentos, obtienen reducciones significativas en términos de congestión de tráfico y tiempo medio de viaje.
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