La simulación del tráfico en ciudad permite, entre otras cosas, determinar y ajustar el funcionamiento de los semáforos en una intersección o conjunto de intersecciones y variar su funcionamiento, según las condiciones del tráfico y el comportamiento de los conductores.

Se trata de un asunto complejo y no es inusual que al tratar de aplicar los ajustes resultantes de una simulación eso provoque que los conductores individualmente cambien su comportamiento, bien para evitar rutas más lentas porque tienen más semáforos, o porque éstos permanecen más tiempo en rojo. En esos casos ajustar u optimizar el flujo en una ruta provoca una alteración en sí misma, en los alrededores y en las rutas alternativas.

Investigadores del MIT consideran que para conseguir que el tráfico sea más fluido el software utilizado para optimizar el funcionamiento de los semáforos debe de ser más eficiente y rápido, y capaz de anticiparse a la reacción de los conductores ante los cambios. «La mayoría del software utilizado con este fin se basan en el estado actual e histórico del tráfico, sin tener en cuenta cómo puede cambiar y reaccionar a las modificaciones», explican desde el MIT.

A la izquierda el promedio en la duración de trayectos inicial en la ciudad suiza de Lausana; a la derecha el resultado según la configuración propuesta por el nuevo software desarrollado por los investigadores del MIT Carolina Osorio y Linsen Chong

A la izquierda el promedio en la duración de trayectos inicial en la ciudad suiza de Lausana; a la derecha el resultado según la configuración propuesta por el nuevo software desarrollado por los investigadores del MIT Carolina Osorio y Linsen Chong.

«Los sistemas para ajustar los tiempos de los semáforos suelen funcionar de dos maneras: a gran escala, en ciudades enteras o áreas amplias, se basan en modelos basados en el flujo del tráfico. Otros simuladores tienen en cuenta las acciones y los hábitos individuales de los conductores. Estas “microsimulaciones” tratan de anticiparse a las decisiones que pueden tomar los conductores según las condiciones del tráfico», explican en Better Traffic-Light Timing Will Get You There Faster.

El proceso de optimización propuesto por el equipo de investigadores del MIT en A computationally efficient simulation-based optimization algorithm for large-scale urban transportation problems (PDF) combina ambos tipos de simulaciones: las más precisas y costosas, y las menos detalladas pero más rápidas de completar, que se utilizan para distinguir qué configuraciones tienen más posibilidades de optimizar el tráfico, y descartar así el resto. Combinando ambos métodos y aplicando el sistema en la ciudad suiza de Lausana, los investigadores redujeron la duración media de los trayectos en más de un 20% respecto a los sistemas convencionales.

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