Modelo origen destino para estimar el flujo de tráfico usando algoritmos genéticos

En este trabajo se ha desarrollado un nuevo método basado en Inteligencia Artificial para resolver un problema del matriz origen-destino (O-D) aplicado al caso de una red de tráfico vehicular en la ciudad de Ambato. El método implementado, basado en algoritmos genéticos (AG), resuelve el problema de minimización asociado al problema de matriz O-D. Para validar la técnica, se ha utilizado una red vial correspondiente a la zona del Mercado Modelo en la ciudad de Ambato, que es una zona de alta congestión vehicular.

Un modelo de predicción de tráfico en la ciudad de Ambato

Este artículo contiene el estudio inicial de un modelo de predicción de tráfico, que intenta mostrar cómo puede complementarse la toma de decisiones que afecten a la ciudad a través de una buena planificación vial. Esto permitirá dar alternativas posibles de solución mediante la predicción de flujos de tráfico y determinando las intersecciones de mayor influencia dentro de la red vial, lo que por consecuencia reduciría costes en tiempo, combustible, contaminación, etc., obteniendo así una herramienta de ayuda en la toma de decisiones respecto del tráfico. Específicamente, se utiliza modelos dinámicos lineales para predecir el tráfico en distintos puntos de una ciudad y, en consecuencia, pronosticar su eventual saturación. Se puede así predecir puntos de la ciudad en la que es necesario actuar para aliviar los problemas de tráfico antes de que éstos lleguen a manifestarse.

Análisis crítico de la planificación urbana de la Ciudad de Cuenca

Las ciudades de todo el mundo deben mantener un entorno urbano habitable. Nueva York y Barcelona fueron una vez ejemplos a seguir, pero la visión urbana de expansión durante las últimas décadas ha dado lugar a un paradigma que comprende pobremente las tendencias de desarrollo de finales del siglo 20 e inicios del siglo 21. La planificación urbana insuficientemente pondera las aspiraciones de los ciudadanos y las funciones socioeconómicas de la ciudad, generando desequilibrios, caracterizados por el aumento de congestiones de tráfico, injusticia social y económica, y degradación medioambiental. En el caso de la ciudad de Cuenca, el desarrollo urbano ilustra claramente una expansión deficientemente controlada con graves fricciones en los mercados de trabajo y de vivienda, con pocos espacios verdes dentro y alrededor de la ciudad, como fue en el pasado. Este estudio intenta ilustrar la discrepancia entre la teoría y la práctica en el campo de la planificación urbana utilizando como caso de estudio a la ciudad andina de Cuenca. Mientras que la nueva doctrina de planificación urbana habla de un intrincado equilibrio entre las funciones socioeconómicas y ambientales en el espacio urbano, la ciudad se ve cada día más desorganizada. Además, para explicar la situación actual de la planificación de la ciudad de Cuenca, basada en razones teóricas y filosóficas, se identificaron las deficiencias en la planificación urbana. Las buenas prácticas de diseño y planificación urbana deben basarse en una buena comprensión del carácter dinámico y complejo de las ciudades. Con el manuscrito el autor tiene como objetivo impulsar la discusión científica sobre la planificación urbana desde la visión medioambiental y sustentable.

Análisis de viajes con la aplicación de teléfonos inteligentes

Se han desarrollado varios modelos prometedores para la captura digital de datos de movilidad, que pueden ser aplicados en la planificación urbana, de transporte y de ordenamiento territorial. Por ello el objetivo de este trabajo es desarrollar una metodología que recolecte información de movilidad con la cual se generen matrices Origen-Destino (OD) y de tiempos de viajes, además que identifique puntos de interés, modos y rutas frecuentes de viaje mediante el desarrollo e implementación de una aplicación para dispositivos móviles Android. Metodología: Se produjo una aplicación para dispositivos móviles con sistema operativo Android, en base a modelos existentes. Esta aplicación obtuvo datos de movilidad a partir de los sensores de localización incorporados en los móviles (GPS), para su posterior migración a una base de datos en la nube y consiguiente post proceso con herramientas de análisis como KNIME, Python y QuantumGis. La aplicación fue probada por 68 estudiantes voluntarios de la Universidad de Cuenca, durante 14 días del mes de enero de 2016. Resultados: Con la información completa de 44 participantes se obtuvieron matrices OD y de tiempos de viajes para diferentes períodos del día, las cuales permitieron identificar variaciones de interacción entre zonas, variaciones de número y tiempo de viajes. Fueron reconocidos también modos de transporte como caminata, bicicleta y motorizados para una sub muestra (n=6). Se detectaron los POIs Residencia (91%), Trabajo/Estudio (74%) y puntos intermedios (20% del total de POIs) y se logró observar comportamientos de movilidad atípico. Finalmente se compararon las rutas más frecuentadas por los usuarios con las rutas óptimas teóricas calculadas, encontrando que el 63.6% de los usuarios coincidían con el recorrido de estas últimas. Conclusiones: El método planteado presenta coherencia con trabajos previos, mostrando niveles de confianza equiparables. El mayor reto es la implementación masiva del modelo creado para la recolección de datos útiles para planes de movilidad.