Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha diseñado un algoritmo de toma de decisión que puede aplicarse a sistemas inteligentes de transporte para reducir los atascos de tráfico.
El grupo se ha enfrentado a dos retos para asegurar que la toma de decisiones sea fiable: la incertidumbre relacionada con los datos recibidos de los sensores y la información del contexto obtenida por los sensores, que es variable, lo que obliga a que el algoritmo sea capaz de ajustar la toma de decisiones a esos cambios.
Han adaptado para su trabajo uno de los algoritmos de toma de decisiones más utilizados, el Proceso Analítico Jerárquico -en inglés, Analytic Hierarchy Process (AHP) y han fusionado dos variantes de ese algoritmo: FAHP y DAHP. En la primera, se utiliza la lógica difusa para realizar los cálculos atendiendo al efecto de la incertidumbre en los datos recibidos; en la segunda, las variables utilizadas en los cálculos se consideran dinámicas y variables con el tiempo.
El paso final fue validar el algoritmo propuesto mediante simulaciones con Matlab y después realizaron la misma simulación pero utilizando una variante de TOPSIS, un algoritmo que se utiliza en diversas áreas, entre ellas el transporte.
El algoritmo propuesto distribuye el tráfico de una manera más equitativa entre las diferentes vías y es más sensible a los cambios en el nivel de tráfico de las carreteras.
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