Luis Pedro Pedreira Andrade , Armando Ángel Villamil Serrano, Gemayqzel Bouza Allende, Sira Allende Alonso
El objetivo de este trabajo es resolver un problema de control óptimo que consiste en asignar tiempos a las luces de los ocho semáforos (seis fases en cada ciclo) que regulan un cruce de dos calles con los dos sentidos de circulación (con dos o más carriles en cada sentido) situado en la ciudad de A Coruña en el que existen frecuentes embotellamientos, con el fin de conseguir disminuir el largo de las colas, los tiempos de espera, el consumo de carburantes y la contaminación ambiental. El criterio de comparación se expresa en una función objetivo a minimizar que puede ser: longitud media de las colas, cantidad de vehículos en el peor de los casos, tiempo medio de espera, una combinación de las anteriores, entre otras posibilidades. Así obtenemos un modelo tipo problema de optimización con restricciones de complementariedad lineal. Para su solución, proponemos usar un método híbrido que combina una heurística, basada en la metaheurística de recocido simulado con un algoritmo quasi-Newton para problemas de optimización no suaves.
The objective of this paper is to solve the problem of finding the switch times of eight traffic lights (six phases in each cycle) that regulate an intersection of two two-ways streets (with two or more lanes in each direction) in the city of Corunna which suffer from frequent congestions, in order to reduce the length of the queues, waiting times, fuel consumption and environmental pollution. The criterion used for comparison is shown by minimizing the objective function which can be by: the average length of the queues, the number of vehicles at the worst queue, average waiting time, a combination. The resulting model is an optimization problem with linear complementarity constraints. In order to solve it, we propose a hybrid solution strategy where an approximation to the solution is computed by means of a simulated annealing algorithm and then it is improved by a quasi-Newton method for non-smooth optimization problems.
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