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Title: Optimization of vehicular traffic flow in cities using complex networks techniques
Authors: Cosenza Miceli, Mario Giuseppe
Vizcaino Soriano, Juan Diego
Keywords: Sistemas complejos
Modelos basados en agentes
Flujo de tráfico
Complex systems
Agent-based models
Traffic flow
Issue Date: Oct-2024
Publisher: Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay
Abstract: Proponemos un modelo conceptualmente simple para estudiar el importante problema del tráfico vehicular en la ciudad de Quito. Específicamente, estudiamos el impacto de los ciclos de los semáforos en el tiempo de viaje promedio de los vehículos. Tratamos el sistema de tráfico como una red compleja e interconectada en lugar de unidades aisladas. Hemos implementado nuestro modelo en un código computacionalmente eficiente en Python. Nuestros hallazgos indican que las configuraciones de los semáforos influyen significativamente en los tiempos de viaje, con ciertas configuraciones que reducen el tiempo de viaje para algunos agentes mientras lo aumentan para otros. Al considerar las interacciones entre los semáforos, mostramos que se puede lograr una configuración óptima que minimiza el tiempo de viaje promedio para la mayoría de los ciudadanos. Nuestros resultados muestran que, aunque algunas configuraciones benefician a la mayoría, también pueden afectar negativamente a una minoría de usuarios, especialmente en términos de tiempo de viaje para trayectos cortos. También demostramos que es posible mantener un tiempo de viaje promedio relativamente constante para varios agentes, lo cual es crucial para optimizar el flujo de tráfico sin afectar significativamente a ningún grupo específico. Aunque nos hemos centrado en las configuraciones de calles y semáforos de Quito, nuestro modelo puede aplicarse a otras ciudades de nuestro país y del mundo.
Description: We propose a conceptually simple model to study the important problem of vehicular traffic in the city of Quito. Specifically, we study the impact of traffic light cycles on the average travel time of vehicles. We treat the traffic system as an interconnected complex network rather than isolated units. We have implemented our model in a computationally efficient code in Python. Our findings indicate that traffic light configurations significantly influence travel times, with certain setups reducing travel time for some agents while increasing it for others. By considering interactions among traffic lights, we show that an optimal configuration that minimizes average travel time for the majority of citizens can be achieved. Our results show that, while some configurations benefit the majority, they may also negatively impact a minority of users, particularly in terms of travel time for short trips. We also demonstrate that it is possible to maintain a relatively constant average travel time for several agents, which is crucial for optimizing traffic flow without greatly affecting any specific group. Although we have focused on the street and traffic lights configurations of Quito, our model can be applied to other cities in our country and the world.
URI: http://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/847
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