AN E VOLUTIONARY ALGORITHM TO GENERATE R EAL URBAN T RAFFIC F LOWS Daniel H. Stolfi [email protected]Enrique Alba [email protected]Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación Universidad de Málaga CAEPIA’15 Albacete, España Noviembre 2015 Daniel H. Stolfi & Enrique Alba Un EA para generar flujos vehiculares reales 1 / 20
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An Evolutionary Algorithm to Generate Real Urban Traffic Flows · AN EVOLUTIONARY ALGORITHM TO GENERATE REAL URBAN TRAFFIC FLOWS Daniel H. Stolfi [email protected] Enrique Alba
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
MotivaciónNuestra PropuestaDefinición del Problema
FLOW GENERATOR ALGORITHM (FGA)
Flow Generator Algorithm:
Genera flujos de tráfico reales
Se basa en información públicade sensores
Como resultado se obtiene:mapa + flujos vehiculares
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
MotivaciónNuestra PropuestaDefinición del Problema
FLOW GENERATOR ALGORITHM (FGA)
Flow Generator Algorithm:
Genera flujos de tráfico reales
Se basa en información públicade sensores
Como resultado se obtiene:mapa + flujos vehiculares
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
MotivaciónNuestra PropuestaDefinición del Problema
FLOW GENERATOR ALGORITHM (FGA)
Flow Generator Algorithm:
Genera flujos de tráfico reales
Se basa en información públicade sensores
Como resultado se obtiene:mapa + flujos vehiculares
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ArquitecturaResultados
MotivaciónNuestra PropuestaDefinición del Problema
FLOW GENERATOR ALGORITHM (FGA)
Flow Generator Algorithm:
Genera flujos de tráfico reales
Se basa en información públicade sensores
Como resultado se obtiene:mapa + flujos vehiculares
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
MotivaciónNuestra PropuestaDefinición del Problema
DEFINICIÓN DEL PROBLEMA
Sea ~v∗ = (v∗1 , . . . , v
∗N) un vector conteniendo los valores reales
recogidos desde N sensores en la ciudad
Y sea ~v = (v1, . . . , vN) un vector conteniendo los valoresobtenidos al evaluar el mapa de la ciudad (simulación)
Nuestro objetivo es minimizar el error:
~ei = |~v∗i − ~vi |, i ∈ {1, . . . ,N}
Modificando el número de vehículos en cada flujo:
f = (f1, . . . , fM)
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
SensoresConstrucción
SENSORES
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
SensoresConstrucción
PUNTOS DE MEDICIÓN
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
SensoresConstrucción
PUNTOS DE MEDICIÓN
OpenStreetMap
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
SensoresConstrucción
PUNTOS DE MEDICIÓN
OpenStreetMap SUMO
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
SensoresConstrucción
PUNTOS DE MEDICIÓN
OpenStreetMap SUMO
12 sensores en Málaga (N = 12)
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
SensoresConstrucción
OPEN DATA
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
SensoresConstrucción
CONSTRUCCIÓN DEL CASO DE ESTUDIO
Hemos trabajado con un mapa de la ciudad de Málaga1 Primero, descargamos el mapa desde OpenStreetMap2 Segundo, quitamos elementos ajenos al trazado urbano con JOSM3 Tercero, definimos los flujos vehiculares utilizando DUAROUTER4 Cuarto, generamos el modelo de la ciudad utilizando NETCONVERT5 Finalmente, añadimos los puntos de medición
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
SensoresConstrucción
CONSTRUCCIÓN DEL CASO DE ESTUDIO
Hemos trabajado con un mapa de la ciudad de Málaga1 Primero, descargamos el mapa desde OpenStreetMap2 Segundo, quitamos elementos ajenos al trazado urbano con JOSM3 Tercero, definimos los flujos vehiculares utilizando DUAROUTER4 Cuarto, generamos el modelo de la ciudad utilizando NETCONVERT5 Finalmente, añadimos los puntos de medición
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
SensoresConstrucción
CONSTRUCCIÓN DEL CASO DE ESTUDIO
Hemos trabajado con un mapa de la ciudad de Málaga1 Primero, descargamos el mapa desde OpenStreetMap2 Segundo, quitamos elementos ajenos al trazado urbano con JOSM3 Tercero, definimos los flujos vehiculares utilizando DUAROUTER4 Cuarto, generamos el modelo de la ciudad utilizando NETCONVERT5 Finalmente, añadimos los puntos de medición
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
SensoresConstrucción
CONSTRUCCIÓN DEL CASO DE ESTUDIO
Hemos trabajado con un mapa de la ciudad de Málaga1 Primero, descargamos el mapa desde OpenStreetMap2 Segundo, quitamos elementos ajenos al trazado urbano con JOSM3 Tercero, definimos los flujos vehiculares utilizando DUAROUTER4 Cuarto, generamos el modelo de la ciudad utilizando NETCONVERT5 Finalmente, añadimos los puntos de medición
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IntroducciónCaso de Estudio
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SensoresConstrucción
CONSTRUCCIÓN DEL CASO DE ESTUDIO
Hemos trabajado con un mapa de la ciudad de Málaga1 Primero, descargamos el mapa desde OpenStreetMap2 Segundo, quitamos elementos ajenos al trazado urbano con JOSM3 Tercero, definimos los flujos vehiculares utilizando DUAROUTER4 Cuarto, generamos el modelo de la ciudad utilizando NETCONVERT5 Finalmente, añadimos los puntos de medición
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
SensoresConstrucción
CONSTRUCCIÓN DEL CASO DE ESTUDIO
Hemos trabajado con un mapa de la ciudad de Málaga1 Primero, descargamos el mapa desde OpenStreetMap2 Segundo, quitamos elementos ajenos al trazado urbano con JOSM3 Tercero, definimos los flujos vehiculares utilizando DUAROUTER4 Cuarto, generamos el modelo de la ciudad utilizando NETCONVERT5 Finalmente, añadimos los puntos de medición
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
Flow Generator AlgorithmRepresentaciónFunción de EvaluaciónOperadores
ARQUITECTURA
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
Flow Generator AlgorithmRepresentaciónFunción de EvaluaciónOperadores
FLOW GENERATOR ALGORITHM (FGA)
(10+2)-EA
El resultado es el número de vehículos en cadaflujo
La solución se calcula en base a los sensores
Los individuos se evalúan utilizando elsimulador SUMO
La búsqueda local implementada requiere deuna simulación adicional para contar el númerode vehículos en cada sensor
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
Flow Generator AlgorithmRepresentaciónFunción de EvaluaciónOperadores
REPRESENTACIÓN
El vector solución contiene los valores que representan alnúmero de vehículos en cada flujo
En este trabajo hemos trabajado con 12 sensores de Málaga y 63 flujos (M = 63)
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
Flow Generator AlgorithmRepresentaciónFunción de EvaluaciónOperadores
FUNCIÓN DE EVALUACIÓN
F (~v) =
∑N
i=1 |~vi−~v∗
i~v∗
i| if C(~v) ≤ 0.2,
∞ if C(~v) > 0.2.
C(~v) = max(~vi − ~v∗
i~v∗
i
), i ∈ {1, . . . ,N}
Estamos minimizando: cuanto más bajo el valor de F (~v), mejor
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ArquitecturaResultados
Flow Generator AlgorithmRepresentaciónFunción de EvaluaciónOperadores
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
ResultadosConclusionesTrabajo Futuro
ANOMALÍA
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IntroducciónCaso de Estudio
ArquitecturaResultados
ResultadosConclusionesTrabajo Futuro
CONCLUSIONES
Hemos presentado una nueva estrategia para configurar flujosvehiculares basada en un EA.
Hemos utilizado datos reales publicados por el ayuntamiento deMálaga que provienen de sensores ubicados en la ciudad
El número de vehículos medidos tras la optimización se encuentra muycerca al real
Los escenarios obtenidos podrán utilizarse para realizar diferentesoptimizaciones con un grado superior de realismo aumentando lafiabilidad de los resultados
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ArquitecturaResultados
ResultadosConclusionesTrabajo Futuro
TRABAJO FUTURO
Necesitamos estudiar y aplicar posibles optimizaciones previas(semáforos, rutas, etc.) a los escenarios
El objetivo es abarcar los 65 puntos de medición (sensores) disponiblesen Málaga así como diferentes períodos (cuatrimestres)
Esto implica abordar la simulación de la ciudad al completo (tiempo,complejidad, etc.)
Búsqueda de posible competidores que se puedan utilizar con losdatos disponibles
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PREGUNTAS
http://neo.lcc.uma.es http://danielstolfi.com
Acknowledgements: This research has been partially funded by project number 8.06/5.47.4142 in collaboration withthe VSB-Technical University of Ostrava and Universidad de Málaga UMA/FEDER FC14-TIC36, programa de fort-alecimiento de las capacidades de I+D+i en las universidades 2014-2015, de la Consejería de Economía, Innovación,Ciencia y Empleo, confinanciado por el fondo europeo de desarrollo regional (FEDER). Also, partially funded by theSpanish MINECO project TIN2014-57341-R (http://moveon.lcc.uma.es). The authors would like to thank theFEDER of European Union for financial support via project “Movilidad Inteligente: Wi-Fi, Rutas y Contaminación“(maxCT) of the ”Programa Operativo FEDER de Andalucía 2014-2020“. We also thank all Agency of Public Worksof Andalusia Regional Government staff and researchers for their dedication and professionalism. Daniel H. Stolfi issupported by a FPU grant (FPU13/00954) from the Spanish Ministry of Education, Culture and Sports. University ofMalaga. International Campus of Excellence Andalucía TECH.
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