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Sistema de medición y asistencia para control de tránsito vehicular.

Resumen

El módulo de Simulación de tránsito vehicular a través de un modelo de Cellular Automaton contempla el diseño e implementación de un simulador de tránsito basado en Traffic Cellular Automata. Luego de una revisión de la literatura sobre diferentes extensiones del modelo básico de NaSch TCA para la consideración de sistemas complejos de tránsito se propone un diseño que permita escalabilidad en la creación de mapas y extensión de reglas. El módulo de Diseño e implementación de un algoritmo genético para la optimización de ciclos de semáforo en intersecciones de una cuadrícula contempla el diseño e implementación de un algoritmo genético para optimizar el tránsito según dos parámetros: velocidad promedio de vehículos y tiempo de espera de vehículos. Luego de una revisión de la literatura sobre algoritmos genéticos para la optimización de ciclos de semáforos se propone una codificación de soluciones candidatas, una la estrategia híbrida de selección, y los operadores de cruce y mutación. Estos componentes se han refinado tras obtener resultados empíricos del algoritmo. La aptitud de las soluciones candidatas se evalúa ejecutando simulaciones en un simulador basado en Traffic Cellular Automata. El módulo de diseño e implementación de un sistema multiagente para la optimización de tránsito se basa en un modelo de una ciudad con intersecciones de una cuadrícula y busca encontrar los mejores patrones de tiempo de semáforo para estas intersecciones utilizando un algoritmo de aprendizaje por refuerzo. Este módulo presentará el diseño de un sistema multiagente, lo cual incluye los diferentes tipos de agentes involucrados y la comunicación entre ellos, y la implementación de un algoritmo por refuerzo, donde se detalla los parámetros a optimizar, la discretización del espacio de estados del entorno y las recompensas y penalizaciones para las diferentes acciones que el agente realice. El módulo de integración de algoritmos con Traffic Cellular Automaton, evaluación y análisis de resultados de inteligencia artificial contempla establecer el marco de trabajo para la optimización del tránsito de tal forma que se puedan obtener resultados comparables. Esto incluye la integración, por medio de interfaces, entre el módulo de Traffic Cellular Automaton con los algoritmos de inteligencia artificial implementados en otros módulos. Adicionalmente se realizarán mediciones en cada uno de los algoritmos obteniendo datos que posteriormente serán analizados. Estos resultados también se contrastarán con algoritmos adicionales que serán implementados basándose en enfoques aleatorios. El análisis a realizar contempla determinarla eficiencia de cada algoritmo en diferentes situaciones.