Tráfico y Sistemas Inteligentes

"Desarrollo de un algoritmo de clculo y optimizacin para la resolucin de problemas de gestin de transporte de mercancas del tipo VRPTW"

Los problemas de gestin de transporte de mercancas que se pretenden abordar en este artculo son los que estn relacionados con la obtencin de rutas de transporte ptimas desde un punto de vista de costes asociados a la funcin de distribucin. Este problema es conocido como Vehicle Routing Problem (VRP) y ha sido ampliamente estudiado desde su formulacin en los aos 1950s debido a su inters terico y sobre todo prctico para la resolucin de multitud de problemas de rutas en la gestin logstica empresarial as como en la gestin del transporte pblico. El VRP es un problema de optimizacin combinatorial complejo que combina dos problemas matemticos muy conocidos: el problema del viajante de comercio (TSP) y el problema Bin Packing (BSP).

Formalmente puede describirse como sigue: dada una flota de vehculos con capacidad uniforme, un origen comn, y varias demandas de cliente distintas y distribuidas aleatoriamente en un espacio geogrfico, encontrar el grupo de rutas que satisface todas las demandas y que minimizan la funcin de coste de distribucin (en funcin de la distancia recorrida, el nivel de servicio realizado teniendo en cuenta los tiempos de entrega, el nmero de vehculos usados, etc). Todos los itinerarios deben comenzar y terminar en el origen y se deben disear de forma que cada cliente sea servido una nica vez y por un solo vehculo. Se trata de un problema del tipo polinomio indeterminado completo, y por lo tanto el esfuerzo computacional requerido crece exponencialmente con el nmero de puntos a visitar. Debido a esta naturaleza del problema no es viable el uso de mtodos de resolucin exactos para propuestas amplias (gran cantidad de nodos y restricciones).

Debido a la limitacin computacional de estos mtodos exactos han ido apareciendo mtodos de resolucin del VRP basados en tcnicas heursticas que obtienen soluciones aproximadas del problema. Algunas tcnicas heursticas estndar de optimizacin son: el mtodo de bsqueda de Tabu, el simulated annealing, la optimizacin mediante colonias de hormigas, la obtencin de rutas mediante redes neuronales de Hopfield, o el uso de algoritmos genticos. En este artculo se realiza un breve repaso de los algoritmos ms usados para la resolucin de problemas de gestin de transporte del tipo VRP presentndolos y comparndolos unos con otros. A partir de ellos se ha formulado un algoritmo gentico general para la resolucin de forma ingenieril de un amplio abanico de problemas de optimizacin de rutas de transporte de mercancas.

"Comparativa de modelos de evaluacin del trfico en vas circundantes y de acceso radial en una ciudad con importante flujo pasante"

Este estudio muestra la comparacin de los resultados entre dos modelos cuantitativos para la evaluacin del trfico por carretera en las vas circundantes de una ciudad. Su red de comunicaciones se compone de arterias de tipo radial y circunferencial cuya ocupacin se debe no slo al trfico generado por la propia ciudad y por los propios centros tractores de actividad que circundan la ciudad, sino por un trfico pasante de importancia considerable. La red escogida para el estudio est formada por las carreteras de acceso (vas interurbanas, autopistas y autovas), los cinturones de circunvalacin y las vas de conexin entre ellos.

Con los datos obtenidos y calculados de dichas infraestructuras y los centros tractores-generadores de trfico, y la informacin recogida acerca de los aforos en las distintas vas se han implementado dos modelos, se observan los niveles de servicio actuales y realizan una comparativa de la situacin a corto-medio plazo. El primero de ellos es la resolucin mediante un mtodo exacto como el algoritmo de Dijkstra. El segundo corresponde al uso de una red neuronal. Finalmente se propone una aproximacin de un sistema de gestin del trfico que, validando las mediciones y clculos obtenidos, distribuya y redirija la circulacin evitando minimizar los problemas derivados del trfico, determine problemas de congestin en las vas y en especial en los cinturones y desarrolle soluciones al trfico pasante. La red neuronal presenta una considerable desventaja sobre la utilizacin de un mtodo firme como Dijkstra. Con ste ltimo se calcula una solucin exacta en cada instante necesario con un escaso volumen de datos, si bien estos requieren de cierto grado de fiabilidad debido al tratamiento matemtico expuesto. No se necesita ningn soporte adicional ya que el grafo es el mismo para todos los casos de origen y destino. Esto no es as con la red neuronal: si bien el entrenamiento es simtrico para cada par de nodos, se necesita de una red y entrenamiento para cada par distinto. Esto complica el sistema, no slo ya en el volumen de datos, sino tambin en el costoso entrenamiento inicial (tiempos superiores a 1 hora). Por lo dems, la red devuelve rutas previamente establecidas sin olvidar la posibilidad de obtener una inadecuada prediccin. Sin embargo, el uso de una red neuronal viene justificado cuando se persigue calibrar multitud de variables que otros mtodos no consiguen.

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