Propuesta de algoritmo híbrido adaptativo de semáforos para intersecciones viales

Abstract

La presente tesis, desarrollo un algoritmo híbrido de la combinación de la lógica difusa y algoritmos genéticos, dicho algoritmo optimiza las demoras medidas en una intersección vial considerando a los vehículos y peatones, para este caso se ha tomado la intersección de la Av. Túpac Amaru con la Av. Habich. En el tercer capítulo de la tesis se explica la metodología de toma de datos, la cual se ha realizado mediante 05 cámaras instaladas en el entorno de la intersección de análisis y se detalla las variables medidas en campo. En el capítulo IV, se desarrolla el modelo de simulación microscópica en el software Vissim 10.0, en dicho capítulo se detalla los parámetros de entrada del modelo, la determinación del periodo de estabilización del modelo, el análisis de sensibilidad del modelo, la calibración del modelo y finalmente los resultados y/o parámetros de salida del modelo de microsimulación. En el capítulo V, una vez calibrado el modelo de microsimulación, se desarrolló un algoritmo adaptativo a las condiciones de tránsito vehicular y peatonal de dicha intersección, mediante lógica difusa. Para ello se consideró como parámetros de entrada (1) la cantidad de vehículos (por tramo de vía) (2) el tiempo de espera de los peatones; y como parámetro de salida la fase elegida por el semáforo. Debido a la complejidad del sistema, fue necesario optimizar las reglas difusas, para ello se utilizó un algoritmo genético que permitió determinar la mejor arquitectura para el caso en estudio. Finalmente se obtuvo una reducción en la demora del 50% de la situación actual.

This thesis, develops a hybrid algorithm of the combination of fuzzy logic and genetic algortimos, said algorithms optimizes the measured delays in a road intersection considering the vehicles and pedestrians, for this case the intersection of the Av. Tupac Amaru has been taken with Av. Habich. In the third chapter of the thesis the methodology of data collection is explained, which has been done by 05 cameras installed in the vicinity of the intersection of analysis and the variables measured in the field are detailed. In chapter IV, the microscopic simulation model is developed in the Vissim 10.0 software, in this chapter it details the input parameters of the model, the determination of the stabilization period of the model, the sensitivity analysis of the model, the calibration of the model and finally the results and / or output parameters of the microsimulation model. In chapter V, once the microsimulation model was calibrated, an adaptive algorithm was developed for vehicular and pedestrian traffic conditions of said intersection, using fuzzy logic. For this purpose, the following parameters were considered: (1) the number of vehicles (per track section) (2) the waiting time of pedestrians; and as the output parameter, the phase chosen by the traffic light. Due to the complexity of the system, it was necessary to optimize the fuzzy rules, for this a genetic algorithm was used that allowed to determine the best architecture for the case under study. Finally, a reduction in the delay of 50% of the current situation was obtained.