Resumen de Modelling and simulation techniques for transport networks within urban areas applied to logistics and resilience
Pablo Álvarez Indave
Esta tesis doctoral investiga el uso de técnicas de modelización y simulación en áreas urbanas de ciudades inteligentes, explorando a su vez cómo el big data puede usarse para alimentar estos modelos. Estas técnicas de modelado se han aplicado a dos campos diferentes que han ganado importancia durante los últimos años pero donde la investigación es aún limitada: logística urbana y resiliencia urbana. A través de esta tesis, el autor ha explorado diferentes métodos como metaheurísticas, modelización de transporte y simulación basada en agentes de cara a definir nuevas metodologías que se pueden aplicar en áreas urbanas.
La tesis aquí presentada ha ayudado a mejorar y ampliar el conocimiento en estos campos y logrado responder algunas de las principales preguntas planteadas por la comunidad investigadora. En cuanto a logística urbana, ¿cómo podemos mejorar los enfoques existentes utilizados para optimizar las rutas de entrega en zonas urbanas? ¿deberíamos considerar la congestión del tráfico en las rutas logísticas a nivel regional (media milla), o sólo a nivel urbano (última milla)? Y, si es así, ¿cómo podemos introducir nuevas variables para considerar la congestión? ¿Cuáles son los beneficios de incluir la congestión en tiempo real al planificar rutas de entrega con el uso de big data? En cuanto a la resiliencia urbana, la tesis se centra en la planificación de evacuación, y ha conseguido responder a los siguientes interrogantes: ¿es posible utilizar técnicas de modelado y simulación para modelar la evacuación a gran escala en nuestras ciudades (por ejemplo, un evento de inundación)? ¿Cuáles son los ejercicios de recolección de datos necesarios para este propósito? ¿Puede la congestión del tráfico afectar el proceso de evacuación? ¿Podemos mejorar los planes de evacuación mediante el uso de técnicas de modelado? A través de los diferentes artículos de investigación que componen esta tesis, el autor aporta luz a estas cuestiones mediante el desarrollo de nuevas metodologías y el uso de casos de estudio reales con el objetivo de ayudar a planificadores urbanos, empresas y responsables políticos a crear ciudades inteligentes más eficientes, sostenibles y resilientes.
