Un método híbrido para resolver el problema de control óptimo de semáforos

  1. Lema Fernández, Carmen Socorro
  2. Pedreira Andrade, Luis Pedro
  3. Bouza Allende, Gemayqzel
  4. Allende Alonso, Sira
Revista:
Rect@: Revista Electrónica de Comunicaciones y Trabajos de ASEPUMA

ISSN: 1575-605X

Ano de publicación: 2009

Volume: 10

Número: 1

Páxinas: 285-298

Tipo: Artigo

DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

Outras publicacións en: Rect@: Revista Electrónica de Comunicaciones y Trabajos de ASEPUMA

Resumo

El objetivo de este trabajo es resolver un problema de control óptimo que consiste en asignar tiempos a luces de semáforos que regulan cruces de dos calles con los dos sentidos de circulación. El criterio de comparación a considerar se expresa en una función objetivo a minimizar que puede ser: longitud de las colas, cantidad de vehículos en el peor de los casos, tiempo de espera, una combinación de las anteriores, entre otras posibilidades. De esta forma se obtiene un modelo tipo problema de optimización con restricciones de equilibrio, en particular con restricciones de complementariedad lineal. Para su solución, proponemos un método híbrido que combina una heurística, tipo recocido simulado, para calcular una buena aproximación a la solución, que luego será mejorada con un algoritmo quasi-Newton para problemas de optimización no suaves. Además, presentaremos algunos ejemplos numéricos..

Referencias bibliográficas

  • BELIAKOV, G. and BAGIROV, A. (2006) “Non-smooth optimization methods for computation of the conditional value-at-risk and portfolio optimization”, Optimization, 55, 5-6, pp. 459-479.
  • DE SCHUTTER, B. and DE MOOR, B. (1998) “Optimal traffic light control for a single intersection”, European Journal of Control, 4, 3, pp. 260-276.
  • DE SCHUTTER, B. (2002) “Optimizing acyclic traffic signal switching sequences through an extended linear complementarity problem formulation”, European Journal of Operational Research, 139, 2, pp. 400-415.
  • DI FEBBRARO, A. et al. (2002). “On applying Petri nets to determine optimal offsets for coordinated traffic light timings”. The IEEE 5th International Conference on Intelligent Transportation Systems, pp. 773-778.
  • KIRKPATRICK, S.; GELATT, J.R. and VECCHI, M.P. (1983) “Optimization by simulated annealing”. Science, 220, pp. 671-680.
  • ROUPHAIL, N. et al. (2000). “Direct Signal Timing Optimization: Strategy Development and Results”. In XI Pan American Conference in Traffic and Transportation Engineering.
  • SÁNCHEZ, J. J.; GALÁN, M. J. and RUBIO, E. (2008). “Applying a Traffic Lights Evolutionary Optimization Technique to a Real Case: Las Ramblas, Area in Santa Cruz de Tenerife” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 12, 1, pp. 25- 40.
  • SPALL, J. C. and CHIN, D. C. (1994). “A model-free approach to optimal signal light timing for system-wide traffic control”. 33rd IEEE Conference on Decision and control, 1994, pp. 1868-1875.
  • VARIA, H. R. and DHINGRA, S. L. (2004). “Dynamic Optimal Traffic Assignment and Signal Time Optimization using Genetic Algorithms”. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 19, pp. 260-273.
  • YOU-SIK, H. et al. (1999). “New Electrosensitive Traffic Light using Fuzzy Neural Network”. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, VII, 6, pp. 759- 767.
Fonte de datos: Dialnet