Optimización evolutiva del tráfico urbano y las emisiones vehiculares

Abstract

En las últimas décadas, el tráfico vehicular se ha convertido en la principal fuente de congestión y de contaminación ambiental en zonas urbanas. Este trabajo estudia el problema de minimizar la reducción de emisiones del tráfico y el tiempo de viaje de los vehículos mediante el algoritmo evolutivo NSGA-II. Un modelo microscópico de simulación es utilizado en el cálculo de la función de aptitud. El análisis experimental realizado sobre una zona de la ciudad de Montevideo (Uruguay) demuestra que los algoritmos evolutivos son capaces de alcanzar resultados de alta eficacia numérica en comparación con la situación actual.

In the last decades, the vehicular traffic has become in the main source of congestion and air pollution in urban areas. In this work, it is study the problem to minimize both air pollution and travel times of vehicles applying NSGA-II evolutionary algorithm. A microscope simulator tool is used to calculate the fitness function. The experimental analysis made on the Montevideo Downtown (Uruguay) demonstrated that evolutionary algorithms are capable to reach high numerical efficacy in comparison with the present area situation.