Metaheurísticas para Smart Mobility: Reducción de Emisiones y Consumo de Carburantes en el Tráfico Urbano

Abstract

Hoy en día, la mejora del tráfico vehicular supone una labor ineludible en nuestras ciudades a la hora de mitigar problemas como la excesiva emisión de gases contaminantes y el consumo no sostenible de carburantes. El concepto de Smart Mobility enmarca el conjunto de acciones, técnicas e infraestructuras encaminadas a la mejora de la movilidad y organización del tráfico en las ciudades. En este contexto, proponemos en este trabajo una estrategia de optimización basada en técnicas metaheurísticas de Inteligencia Colectiva para la programación de ciclos en los semáforos desplegados en grandes zonas metropolitanas. De esta forma, pretendemos mejorar el flujo del tráfico de los vehículos con el objetivo global de reducir las emisiones de gases contaminantes (CO2 y NOx) y el consumo de combustible en las áreas observadas. En este estudio seguimos el modelo de referencia en la Unión Europea para las emisiones de tráfico HBEFA y nos centramos en dos áreas urbanas localizadas en las ciudades de Málaga y Sevilla. Tras varias comparativas entre diferentes técnicas de optimización y con soluciones dadas por expertos en el dominio, comprobamos cómo nuestra propuesta es capaz de obtener reducciones significativas en términos de emisiones contaminantes y de consumo de carburante.