Modelos de Transporte
El tema de investigación es:
"La interacción entre modelos de equilibrio simultaneo y modelos microscópicos de transporte"
1.- ¿Que es un modelo de transporte?
2.- ¿Que es modelo de equilibrio simultaneo?
3.- ¿Que es modelo microscópico de transporte?
4.- ¿Cuales son las similitudes y diferencias?
Hipótesis de Trabajo:
"Es posible el desarrollo de un modelo de interacción entre modelos de datos agregados y modelos de simulación de comportamiento microscópico en el área del transporte urbano, que permita identificar los puntos de conflicto e intervenir sobre ellos."
El campo de trabajo:
a.- Espacio físico:
Un sector de la ciudad de Santiago, sobre el eje de la avenida Alameda, en un punto de alta densidad de uso, p.e. Plaza Italia, Santa Rosa, Estación Central o Las Rejas.
(Se considerará como área de modelamiento a las vías y al espacio público peatonal.)
b.- Movimientos a ser observados:
Movimientos vehiculares particulares y públicos.
Metro / Buses / Colectivos y Taxis
Movimientos peatonales ( interconexión / transbordo / espera ).
Objetivos del modelo:
a.- Análisis del comportamiento del peatón al hacer uso del espacio público, en relación con los medios de transporte tanto públicos como privados.
b.- Predicción de zonas de congestión y saturación, que causen colapsos en el sistema de transporte.
c.- Evaluación de reconfiguración del espacio público con el fin de optimizar el uso por parte del peatón, en momentos de congestión y saturación.
el, ¿como?
La lógica (utópica..) , de funcionamiento del sistema corresponderá a la siguiente:
El tema de investigación es:
"La interacción entre modelos de equilibrio simultaneo y modelos microscópicos de transporte"
1.- ¿Que es un modelo de transporte?
2.- ¿Que es modelo de equilibrio simultaneo?
3.- ¿Que es modelo microscópico de transporte?
4.- ¿Cuales son las similitudes y diferencias?
Hipótesis de Trabajo:
"Es posible el desarrollo de un modelo de interacción entre modelos de datos agregados y modelos de simulación de comportamiento microscópico en el área del transporte urbano, que permita identificar los puntos de conflicto e intervenir sobre ellos."
El campo de trabajo:
a.- Espacio físico:
Un sector de la ciudad de Santiago, sobre el eje de la avenida Alameda, en un punto de alta densidad de uso, p.e. Plaza Italia, Santa Rosa, Estación Central o Las Rejas.
(Se considerará como área de modelamiento a las vías y al espacio público peatonal.)
b.- Movimientos a ser observados:
Movimientos vehiculares particulares y públicos.
Metro / Buses / Colectivos y Taxis
Movimientos peatonales ( interconexión / transbordo / espera ).
Objetivos del modelo:
a.- Análisis del comportamiento del peatón al hacer uso del espacio público, en relación con los medios de transporte tanto públicos como privados.
b.- Predicción de zonas de congestión y saturación, que causen colapsos en el sistema de transporte.
c.- Evaluación de reconfiguración del espacio público con el fin de optimizar el uso por parte del peatón, en momentos de congestión y saturación.
el, ¿como?
La lógica (utópica..) , de funcionamiento del sistema corresponderá a la siguiente:
- El sistema desarrollado recibirá desde el modelo de transporte los datos agregados de origen destino esperados para una zona.
- Mediante una aplicación SIG (sistema de información geográfica), se "mapearan" estos datos, es decir, se vincularán con posiciones en el plano.
- Se definirá un campo de movimiento (espacio público) en el SIG, mediante la sobreposición sucesiva de "buffers" asociados a diferentes entidades (predios, ejes de calles, plazas, etc,). Y mediante operaciones booleanas se obtendrá un cobertura correspondiente al área en estudio.
- Es este espacio de movimiento, se crearán a partir de los datos de entrada, ACTORES (peatones), los que mediante programación basada en agentes ( o autómatas celulares), se desplazarán por el espacio.
- Se utilizará una interfaz de entrada para los parámetros de comportamiento de los actores (o agentes).
- Mediante la variación de parámetros o la alteración de las condiciones de espacio (SIG) , se generarán escenarios de uso del espacio público en diferentes condiciones, y se evaluarán alternativas de configuración de éste para situaciones de saturación.
- Se comparará la experiencia realizada con datos empíricos es los puntos críticos de la ciudad.
Al ser solo cuatro puntos resulta relativamente facil estimar las opciones, basta con partir de 1 y experimentar, (y que la hipotenusa es mas corta que la suma de los catetos..). Pero si quisieramos estar seguros de que el camino elegido es el mas corto, deberiamos medir todas las opciones. ¿Cuantas son?.
El grafico anterior correponde a la minimización del resultado en un proceso de optimización, realizado para el curso "Optimizacion en Ingeniería" del magister de informática del DIINF USACH, dictado por el profesor Victor Parada. En este proceso se utilizó la heurística de tabú search, y podemos ver que al inicio el valor disminuye rápidamente, para luego estabilizarse en un valor aproximadoa 190.000, luego de 6300 iteraciones. Luego de esto, el valor baja muy lentamente y se puede detener la búsqueda. Es importante hacer notar que 6300 iteraciones, es probablemente "infinitamente" menor al número total de combinatoria de soluciones al problema, y por lo tanto el tiempo empleado en obtener la solucion fue relativamente poco (menos que la edad del universo entodo caso).
