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Modelos teóricos del tráfico de automóviles

¿Cuál es la palabra correcta tráfico o tránsito? ¿Cómo contactar con DGT por teléfono? ¿Cómo puedo saber el historial de un vehículo? ¿Cómo se llama la nueva ley de Tráfico? ¿Qué es ISA en los coches? ¿Cuánto tiempo se puede conducir con el carnet de conducir caducado? Muchas personas tienes muchas dudas con la teoría del tráfico de automóviles. Pero hay cuestiones más científicas.

Los modelos teóricos del tráfico de automóviles atribuyen la causa fundamental de las oscilaciones de velocidad y las ondas intermitentes a un comportamiento de conducción humano impredecible o subóptimo.

En este artículo nos preguntamos: si los vehículos estuvieran controlados o asistidos por algoritmos, y por tanto conducidos “óptimamente”, ¿desaparecerían simplemente estos fenómenos? De no ser así, ¿cómo debería un regulador gestionar el tráfico de vehículos asistido por algoritmos para lograr un flujo fluido? Investigamos estas preguntas en el contexto de un escenario de cambio de carril obligatorio desde la perspectiva de un conductor asistido por algoritmo en un carril reducido que debe unirse a un carril libre adyacente con un pelotón relativamente denso.

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Las empresas están implementando nuevas tecnologías para reparto que mejoran la circulación en las grandes ciudad, como Lisboa en Portugal.

En un modelo estilizado de conducción asistida por algoritmos, comparamos al conductor del carril bloqueado con un agente racional egoísta, cuyo objetivo es minimizar su tiempo de viaje esperado a través del bloqueo, decidiendo (a) qué tan rápido moverse, y (b) si debe reincorporarse a la pista despejada si surge un espacio suficiente.

Moverse a velocidades más altas reduce el tiempo de viaje, pero también reduce la probabilidad de encontrar un espacio lo suficientemente grande como para fusionarse. Analizamos el problema mediante programación dinámica y mostramos que la política óptima tiene una estructura sorprendente: en presencia de incertidumbre sobre brechas de tamaño adecuado en el carril objetivo, puede ser óptima para el conductor del carril bloqueado, en cierto parámetro regímenes. , para oscilar entre velocidades altas y bajas mientras intenta incorporarse.

Por lo tanto, las oscilaciones del tráfico pueden surgir no solo debido a un comportamiento de conducción humano subóptimo o impredecible, sino también endógenamente, como resultado del comportamiento racional y optimizador de un conductor. Brindamos apoyo teórico para este hallazgo al dibujar similitudes con el control bang-bang.

Como se sabe que las oscilaciones de velocidad son perjudiciales para el flujo fluido del tráfico, proporcionamos las condiciones suficientes para que no se produzcan oscilaciones de tráfico debidas a dicho comportamiento de optimización.

Finalmente, estudiamos los diagramas fundamentales de flujo-densidad y tiempo-densidad de viaje a través de microsimulaciones de tráfico realizadas en SUMO. Establecemos que el enfoque propuesto exhibe constantemente un rendimiento casi óptimo en una amplia variedad de condiciones de tráfico.

A pesar de los avances tecnológicos en el monitoreo de carriles, los sistemas de control de calidad de carriles no siempre son confiables. Las inspecciones pueden pasar por alto defectos; es posible que no se registren o registren todos los defectos debido a errores humanos o mecánicos. En este estudio, primero desarrollamos un enfoque bayesiano de inflación cero para modelar la tasa de defectos perdidos durante las inspecciones imperfectas donde las llegadas de defectos siguen un proceso de Poisson.

El modelo propuesto revela información sobre dos parámetros: la tasa real de llegada de incumplimientos y la probabilidad de no encontrar incumplimientos, es decir, la tasa de inflación cero. Luego, estudiamos la optimización del mantenimiento de la vía en base a este modelo.

Demostramos que una política de inspección de tipo de umbral temporal es óptima, y ​​derivamos este umbral bajo inspecciones imperfectas. Además, implementamos un muestreador Gibbs para sacar conclusiones sobre la distribución posterior de los parámetros del proceso de Poisson antes mencionados a partir de los datos.

Los resultados de la aplicación brindan una perspectiva realista sobre las inspecciones imperfectas y ofrecen ahorros en riesgos y costos en los sistemas ferroviarios y, en general, en otros sistemas de mantenimiento imperfectos.