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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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2012
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23585 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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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