Aplicacion De Tecnicas Difusas Basadas en Logica Difusay teoria de Colas Para Mejorar el Trafico Vhicular Inteligente Mediante un Algoritmo de Control

UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL

FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS

CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS

COMPUTACIONALES

Aplicación de técnicas basadas en lógica difusa y teoría de

colas para mejorar el tráfico vehicular inteligente mediante

un algoritmo de control

PROYECTO DE TITULACIÓN

Previa a la obtención del Título de:

INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

AUTOR (ES):

CARLOS ANDRÉS LEÓN HORMAZA

WILSON JAVIER CUMBICUS QUEZADA

TUTOR:

Ing. Lorenzo Cevallos Torres M.Sc.

II

REPOSITARIO NACIONAL EN CIENCIA Y TECNOLOGÍA

FICHA DE REGISTRO DE TESIS

TITULO: “Aplicación de técnicas basadas en lógica difusa y teoría de colas para mejorar el tráfico vehicular inteligente mediante un algoritmo de control”

AUTOR/ES:

Carlos Andrés León Hormaza.

Wilson Javier Cumbicus Quezada

REVISORES:

Ing. Jéssica Yépez Holguín, M.Sc.

Ing. Alfonso Guijarro Rodríguez, M.Sc.

INSTITUCIÓN:

Universidad de Guayaquil

FACULTAD:

Ciencias Matemáticas y Físicas

CARRERA:

Ingeniería en Sistemas Computacionales

FECHA DE PUBLICACIÓN:

N. DE PAGS: 156

ÁREAS TEMÁTICAS:

Logístico, Estadístico, Matemático

PALABRAS CLAVE: Algoritmo, Control de tráfico, Lógica difusa, Teoría de colas,

Tráfico vehicular.

RESUMEN:

Las condiciones actuales de la movilidad vehicular en la ciudad de

Guayaquil, generan incertidumbre respecto a cuales son las estrategias de control

vehicular que se están aplicando dentro del perímetro urbano; debido a ello, esta

investigación busca estrategias para controlar el flujo vehicular, mediante la

formulación de un algoritmo de control, basada en procesos de toma de decisiones

multicriterio, soportada bajo un AHP Fuzzy "Proceso Analítico Jerárquico Difuso", la

cual nos permite comparar valores de variables, mediante una escala de medición

cualitativa, con el objetivo de obtener la mejor alternativa. Esta nueva forma de

realizar control, tiene diferentes aplicaciones dentro del comportamiento de las líneas

de espera, y la lógica difusa.

N. DE REGISTRO:

N. DE CLASIFICACIÓN:

DIRECCIÓN URL:

ADJUNTO URL (tesis en la

web):

Carrera de Ingeniería en Sistemas

Computacionales

Nombre: Ab. Juan Chávez Atocha

Teléfono: 2307729

III

APROBACIÓN DEL TUTOR

En mi calidad de Tutor del trabajo de investigación,

“Aplicación de

técnicas basadas en lógica difusa y teoría de colas para mejorar el tráfico

vehicular inteligente mediante un algoritmo de control”

elaborado por los

Sres. CARLOS ANDRÉS LEÓN HORMAZA Y WILSON JAVIER CUMBICUS

QUEZADA,

Alumnos no titulados de la Carrera de Ingeniería en Sistemas

Computacionales, Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas de la

Universidad de Guayaquil, previo a la obtención del Título de Ingeniero en

Sistemas Computacionales, me permito declarar que luego de haber orientado,

estudiado y revisado, la Apruebo en todas sus partes.

Atentamente

Ing. Lorenzo Cevallos Torres, M.Sc.

IV

DEDICATORIA

El presente proyecto de titulación va dedicado, a mi

madre María Hormaza, a mi padre Felipe León, y a

mis hermanos Daniel, Shirley y Sharon, sin ellos

todos estos años de arduo sacrificio no hubiesen

tenido sentido alguno. Por nutrirme con sus

recursos, consejos, experiencias y conocimiento,

además de alentarme siempre con sus palabras

bondadosas, les dedico mi trabajo y mis futuros

logros.

V

AGRADECIMIENTO

A mis padres y hermanos por su amor incondicional,

formación

como

ser

humano

y

constante

preocupación en mi vida estudiantil.

Al Ingeniero Lorenzo Cevallos por sus conocimientos

impartidos en nuestro proyecto, por ser el guía

durante el presente trabajo.

A mis amigos, en especial: a mi compañero de

fórmula Javier por su apoyo y sus excelentes aportes

en el proyecto, y a Pamela, gracias a su experiencia

nos orientó de forma desinteresada en la

culminación del mismo.

A Eyra, por enseñarme cada día lo fácil que puede

ser la vida cuando se tiene a tu lado la persona

indicada.

Carlos Andrés León Hormaza

VI

DEDICATORIA

El presente proyecto de titulación va dedicado, a mis

Padres Wilson y Mercedes que han sido mi

inspiración para estudiar todos estos años, a mis

queridos hermanos Yandry y Angelina de quienes

espero ser un ejemplo a seguir, y a mis abuelitos

con quienes crecí y a quienes considero unos

padres más, a todos ellos por demostrarme su

cariño y por darme su apoyo incondicional en todo

momento.

VII

AGRADECIMIENTO

A Dios por darme vida y salud, y fuerzas para

terminar esta etapa de mi vida.

A mis padres quienes me han guiado con sus sabios

consejos, y quienes me demuestran su amor en todo

momento.

A mis abuelitos quienes me cuidaron y educaron, y

con quienes conviví en mi niñez.

Al Ingeniero Lorenzo Cevallos por las enseñanzas

dadas y su colaboración brindada, durante la

elaboración de este proyecto.

A mi compañero Carlos a quien considero un gran

amigo y con quien trabaje en este proyecto.

A todos mis amigos con quienes he contado ya

desde hace muchos años, ya que han sabido

corregir mis errores para poder ser alguien mejor, en

especial a Elizabeth, Pamela, Katherine, Denisse y

Erwin, a quienes quiero mucho.

VIII

TRIBUNAL PROYECTO DE TITULACIÓN

Ing. Eduardo Santos Baquerizo, M.Sc. DECANO DE LA FACULTAD CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS

Ing. Roberto Crespo Mendoza, M.Sc. DIRECTOR DE LA CARRERA DE

INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

Ing. Alfonso Guijarro Rodríguez, M.Sc. PROFESOR REVISOR DEL

ÁREA - TRIBUNAL

Ing. Jéssica Yépez Holguín, M.Sc. PROFESOR REVISOR DEL

ÁREA - TRIBUNAL

Ing. Lorenzo Cevallos Torres, M.Sc. PROFESOR TUTOR DEL PROYECTO DE TITULACIÓN

IX

DECLARACIÓN EXPRESA

“La responsabilidad del contenido de este

Proyecto de Titulación, nos corresponden

exclusivamente; y el patrimonio intelectual de

la

misma

a

la

UNIVERSIDAD

DE

GUAYAQUIL”

CARLOS ANDRÉS LEÓN HORMAZA

X

UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL

FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS

CARRERA DE INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

APLICACIÓN DE TÉCNICAS BASADAS EN LOGICA DIFUSA Y TEORIA DE

COLAS PARA MEJORAR EL TRÁFICO VEHICULAR INTELIGENTE

MEDIANTE UN ALGORITMO DE CONTROL

Proyecto de Titulación que se presenta como requisito para optar por el título

de INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

Autores:

CARLOS ANDRÉS LEÓN HORMAZA

C.I. 0930651971

WILSON JAVIER CUMBICUS QUEZADA

C.I. 1104469885

Tutor:

Ing. Lorenzo Cevallos Torres M.Sc.

XI

CERTIFICADO DE ACEPTACIÓN DEL TUTOR

En mi calidad de Tutor del proyecto de titulación, nombrado por el Consejo

Directivo de la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas de la Universidad

de Guayaquil.

CERTIFICO:

Que he analizado el Proyecto de Titulación presentado por los

estudiantes

CARLOS ANDRÉS LEÓN HORMAZA, WILSON JAVIER

CUMBICUS QUEZADA

, como requisito previo para optar por el título de

Ingeniero en Sistemas Computacionales cuyo problema es:

El tráfico vehicular es un problema que se presenta a menudo en la vida diaria

de las personas. Sobre todo, en las horas consideradas pico, que son por

ejemplo al iniciar la jornada en las escuelas, colegios y lugares de trabajo,

adolescentes que asisten a sus respectivas universidades, así como personas

que se movilizan a la ciudad por diversas circunstancias, quienes son los que

usan el transporte público o vehículos propios.

El congestionamiento generado por el tráfico vehicular afecta a todos los

ciudadanos; inclusive, a los que no usan un medio motorizado quienes son

afectados por el exceso de ruido y contaminación generados por lo antes

mencionado.

Considero aprobado el trabajo en su totalidad.

Presentado por:

Carlos Andrés León Hormaza Cédula de ciudadanía N° 0930651971

Wilson Javier Cumbicus Quezada Cédula de ciudadanía N° 1104469885

Tutor:

Ing. Lorenzo Cevallos Torres M.Sc.

XII

UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL

FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS

CARRERA DE INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

Autorización para Publicación de Proyecto de Titulación en Formato

digital

1. Identificación del Proyecto de Titulación

Nombre Alumno:

Carlos Andrés León Hormaza

Dirección:

Sauces 6 mz. 340 villa 8

Teléfono:

0996442425

E-mail:

[email protected]

Nombre Alumno:

Wilson Javier Cumbicus Quezada

Dirección:

Mapasingue Este Coop. 27 de enero Mz. 6 Sl.22

Teléfono:

0985995722

E-mail:

[email protected]

Facultad:

Ciencias Matemáticas Y Físicas

Carrera:

Ingeniería en Sistemas Computacionales

Proyecto de titulación al que opta:

Ingeniero en Sistemas Computacionales

Profesor guía:

Ing. Lorenzo Cevallos Torres M.Sc.

Título del Proyecto de titulación:

Aplicación de técnicas basadas en lógica

difusa y teoría de colas para mejorar el tráfico vehicular inteligente mediante

un algoritmo de control.

Tema del Proyecto de Titulación:

2. Autorización de Publicación de Versión Electrónica del Proyecto de

Titulación

A través de este medio autorizo a la Biblioteca de la Universidad de Guayaquil

y a la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas a publicar la versión

electrónica de este Proyecto de titulación.

Publicación electrónica:

Inmediata

x

Después de 1 año

Carlos León H. Wilson Cumbicus Q.

3. Forma de envío:

El texto del proyecto de titulación debe ser enviado en formato Word, como

archivo .Doc. O .RTF y. Pdf para PC. Las imágenes que la acompañen pueden

ser: .gif, .jpg o .TIFF.

XIII

ÍNDICE GENERAL

APROBACIÓN DEL TUTOR ... III

DEDICATORIA ... IV

AGRADECIMIENTO ...V

DEDICATORIA ... VI

AGRADECIMIENTO ... VII

TRIBUNAL PROYECTO DE TITULACIÓN ...VIII

DECLARACIÓN EXPRESA ... IX

CERTIFICADO DE ACEPTACIÓN DEL TUTOR ... XI

Autorización para Publicación de Proyecto de Titulación en Formato digital ... XII

ÍNDICE GENERAL ...XIII

ABREVIATURAS ... XVII

SIMBOLOGÍA ... XVIII

ÍNDICE DE CUADROS ... XIX

ÍNDICE DE GRÁFICOS... XXI

Resumen ... XXII

Abstract ... XXIII

INTRODUCCIÓN ... 1

CAPÍTULO I: EL PROBLEMA ... 3

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

... 3

Ubicación del Problema en un Contexto ... 3

Situación conflicto ... 4

Causas y Consecuencias ... 6

Delimitación del problema ... 7

Formulación del Problema... 7

Evaluación del Problema ... 7

OBJETIVOS ... 9

Objetivos Generales ... 9

Objetivos Específicos ... 9

ALCANCES DEL PROBLEMA... 10

JUSTIFICACIÓN E IMPORTANCIA ... 10

Utilidad Práctica de la Investigación ... 11

Cuáles serán los Beneficiarios ... 11

CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO ... 14

XIV

FUNDAMENTACIÓN TEÓRICA ... 17

INTELIGENCIA ARTIFICIAL ... 17

Métodos ... 17

LÓGICA DIFUSA ... 18

VARIABLES LINGÜÍSTICAS ... 20

OPERADORES LÓGICOS ... 21

INFERENCIA DE MAMDANI ... 22

FUZZIFICACIÓN Y DEFUZZIFICACIÓN... 22

TEORÍA DE CONJUNTOS DIFUSOS ... 23

CONTROLADOR DIFUSO... 26

TEORÍA DE COLAS ... 28

CONCEPTOS BÁSICOS DE LA TEORÍA DE COLAS ... 30

SISTEMA ... 31

TRÁFICO VEHICULAR ... 32

TRÁFICO VEHICULAR INTELIGENTE ... 33

TRÁFICO VEHICULAR EN LA CIUDAD DE GUAYAQUIL ... 34

PREDICCIÓN DE TRÁFICO VEHICULAR ... 35

CONTROLES EXISTENTES PARA EL TRÁFICO VEHICULAR ... 35

ALGORITMOS ... 37

Generalidades ... 37

Definiciones ... 37

Componentes de un algoritmo ... 39

ALGORITMOS EN EL MARCO DE LA LÓGICA ... 41

PROCESO DE TOMA DE DECISIÓN ... 43

ALGORITMOS Y LA TOMA DE DECISIÓN ... 47

Generalidades ... 47

Modelo de Suma Ponderada ... 47

Proceso Analítico Jerárquico ... 48

FUNDAMENTACIÓN LEGAL ... 51

CONSTITUCIÓN DE LA REPÚBLICA DEL ECUADOR (2008)

... 51

Sección I ... 51

Educación ... 51

Sección VIII ... 52

Ciencia, tecnología, innovación y saberes ancestrales ... 52

La ley Orgánica de Educación Superior (LOES, 2010) en su: ... 52

Título I ... 52

XV

Título V... 53

Capítulo I ... 53

ORDENANZA PARA LA FACILITACIÓN DE LA CIRCULACIÓN VEHICULAR

... 54

EL M.I. CONCEJO MUNICIPAL DE GUAYAQUIL CONSIDERANDO: ... 54

DISPOSICIONES GENERALES ... 57

PREGUNTA A CONTESTARSE ... 58

VARIABLE INDEPENDIENTE ... 58

VARIABLE DEPENDIENTE ... 58

DEFINICIÓN DE TÉRMINOS... 58

CAPÍTULO III: METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN ... 60

INTRODUCCIÓN DEL CAPÍTULO ... 60

DEFINICIONES BÁSICAS ... 60

Espacio muestral ... 61

Variable aleatoria ... 61

Variable Aleatoria discreta ... 61

Variable aleatoria continua ... 61

Población objetivo ... 61

Población investigada ... 61

Concepto de Muestreo ... 62

Muestra ... 62

Marco muestral ... 62

Población objetivo ... 63

Marco muestral ... 63

Diseño del metaanálisis ... 64

DESCRIPCIÓN Y CODIFICACIÓN DE VARIABLES ... 64

METAANÁLISIS ... 64

INTERPRETACIÓN Y ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS ... 67

ANÁLISIS UNIVARIADO DE LOS DATOS ... 67

SECCIÓN: INFORMACIÓN GENERAL DEL METAANÁLISIS ... 69

IMPLEMENTACIÓN DEL ALGORITMO FAHP ... 85

Caso de Estudio ... 85

Pseudocódigo de la Metodología FAHP ... 85

Paso 1: Construcción del modelo de jerarquía ... 86

Paso 2: Representación de números difusos triangulares ... 91

Paso 3: Construcción de matrices difusas (Criterios) ... 92

Paso 4: Defuzzificación (Criterios) ... 93

XVI

Paso 6: Análisis de Consistencia ... 94

Paso 7: Construcción de matrices entre las alternativas ... 95

CAPÍTULO IV: RESULTADOS

... 102

Paso 8: Identificación y valoración de las alternativas ... 102

CONCLUSIONES

... 104

RECOMENDACIONES ... 105

Bibliografía ... 106

XVII

ABREVIATURAS

AC

Autómata Celular

AHP

Analytical Process Hierarchy

CISC

Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales

DAHP

Dynamic Analytical Process Hierarchy

FAHP

Fuzzy Analytical Process Hierarchy

XVIII

SIMBOLOGÍA

S Desviación estándar

e Error

E Espacio muestral

E(Y) Esperanza matemática de la v.a. y

s Estimador de la desviación estándar

e Exponencial

RC Razón de consistencia

Ci Índice de consistencia

XIX

ÍNDICE DE CUADROS

Cuadro N. 1 Causas y Consecuencias ... 6

Cuadro N. 2 Delimitación del problema ... 7

Cuadro N. 3 Análisis de involucrados ... 12

Cuadro N. 4 Razones por las que se da la vaguedad lingüística ... 19

Cuadro N. 5 Variables Lingüísticas ... 20

Cuadro N. 6 Operadores lógicos... 21

Cuadro N. 7 Pasos de la Inferencia de Mamdani ... 22

Cuadro N. 8 Conjunto difuso unitario ... 23

Cuadro N. 9 Funciones de pertenencia ... 24

Cuadro N. 10 Nomenclatura de teoría de colas ... 30

Cuadro N. 11 Escala de pesos para las comparaciones en grupos de dos. ... 49

Cuadro N. 12 Matriz del vector N ... 50

Cuadro N. 13 Variables ... 63

Cuadro N. 14 Género del primero autor ... 64

Cuadro N. 15 Tipo de investigación ... 65

Cuadro N. 16 Tipo de Biblioteca ... 65

Cuadro N. 17 Tipo de Journal ... 66

Cuadro N. 18 Tipo de investigación ... 66

Cuadro N. 19 Tabla de frecuencia de la variable genero... 69

Cuadro N. 20 Tabla de frecuencia de la variable palabra clave ... 70

Cuadro N. 21 Tabla de frecuencia de la variable bibliografía ... 71

Cuadro N. 22 Tabla de frecuencia de la variable journal ... 73

Cuadro N. 23 Tabla de frecuencia de la variable tipo de investigación ... 74

Cuadro N. 24 Tabla de frecuencia de la variable referencias ... 75

Cuadro N. 25 Tabla para análisis de la variable 6 ... 75

Cuadro N. 26Tabla de frecuencias de la variable 7 ... 77

Cuadro N. 27 Tabla para el análisis de la variable 7 ... 77

Cuadro N. 28 Tabla de frecuencias de la variable teoría de colas ... 79

Cuadro N. 29 Tabla para el análisis de la variable 8 ... 79

Cuadro N. 30 Tabla de frecuencias de la variable 9 ... 81

Cuadro N. 31 Tabla de análisis para la variable 9 ... 81

Cuadro N. 32 Tabla de análisis para la variable 10 ... 83

Cuadro N. 33 Cuadro Índices de tráfico en calle Baquerizo Moreno... 86

Cuadro N. 34 Cuadro Índices de tráfico en calle Víctor Manuel Rendón ... 87

Cuadro N. 35 Cuadro Índices de tráfico en calle General Córdova ... 87

Cuadro N. 36 Frecuencia de aparición de los 3 criterios en artículos científicos ... 88

Cuadro N. 37 Representación del nombre de las calles sujetas a estudio ... 89

Cuadro N. 38 Escala de Saaty para valores difusos ... 91

Cuadro N. 39 Matriz de comparación de criterios... 92

Cuadro N. 40 Matriz de comparación con pesos difusos ... 92

Cuadro N. 41 Matriz defuzzificada ... 93

Cuadro N. 42 Matriz normalizada ... 93

Cuadro N. 43 Suma de Multiplicación de ambas matrices... 94

Cuadro N. 44 Índice de consistencia de matrices aleatorias ... 94

Cuadro N. 45 Análisis de consistencia ... 95

XX

Cuadro N. 47 Matriz de pesos difusos de Alternativas - FAHP ... 96

Cuadro N. 48 Matriz final de Alternativas - FAHP ... 96

Cuadro N. 49 Análisis de Consistencia Alternativa - FAHP ... 96

Cuadro N. 50 Matriz de valoración de Alternativas - AHP... 97

Cuadro N. 51 Matriz final de Alternativas - AHP ... 97

Cuadro N. 52 Matriz de valoración de Alternativas - FAHP ... 97

Cuadro N. 53 Matriz de pesos difusos de Alternativas - FAHP ... 98

Cuadro N. 54 Matriz final de Alternativas - FAHP ... 98

Cuadro N. 55 Análisis de Consistencia Alternativas - FAHP ... 98

Cuadro N. 56 Matriz de valoración de Alternativas - AHP... 99

Cuadro N. 57 Matriz final de Alternativas - AHP ... 99

Cuadro N. 58 Matriz de valoración de Alternativas - FAHP ... 99

Cuadro N. 59 Matriz de pesos difusos de Alternativas - FAHP ... 100

Cuadro N. 60 Matriz final de Alternativas - FAHP ... 100

Cuadro N. 61 Análisis de Consistencia Alternativas - FAHP ... 100

Cuadro N. 62 Matriz de valoración de Alternativas - AHP... 101

Cuadro N. 63 Matriz final de Alternativas - AHP ... 101

XXI

ÍNDICE DE GRÁFICOS

Gráfico N. 1 Representación de conjuntos clásicos ... 25

Gráfico N. 2 Representación de conjuntos difusos ... 25

Gráfico N. 3 Diagrama de Entrada, Proceso, Salida ... 28

Gráfico N. 4 Representación de conjuntos clásicos ... 29

Gráfico N. 5 Señalización de tránsito ... 36

Gráfico N. 6 Señalizaciones en las vías ... 36

Gráfico N. 7 Semáforo... 37

Gráfico N. 8 Diagrama Entrada, Proceso, Salida ... 40

Gráfico N. 9 Relación entre Algoritmo y Marco de la Lógica ... 42

Gráfico N. 10 Proceso general de toma de decisión ... 44

Gráfico N. 11 Grado de relevancia ... 48

Gráfico N. 12 Modelo General del AHP ... 50

Gráfico N. 13 Diagrama de barras de la variable genero ... 69

Gráfico N. 14 Diagrama de barras de la variable palabra clave ... 70

Gráfico N. 15 Diagrama de barras de la variable bibliografía ... 72

Gráfico N. 16 Diagrama de barras de la variable journal ... 73

Gráfico N. 17 Diagrama de barras de la variable tipo de investigación ... 74

Gráfico N. 18 Diagrama de barras de la variable 6 ... 75

Gráfico N. 19 Diagrama de barras de la séptima variable ... 77

Gráfico N. 20 Diagrama de barras de la variable 8 ... 79

Gráfico N. 21 21 Diagrama de barras de la variable 9 ... 81

Gráfico N. 22 Diagrama de barras de la variable 10 ... 83

Gráfico N. 23 Diagrama de frecuencias de criterios en artículos científicos ... 89

Gráfico N. 24 Ubicación calles Víctor Manuel Rendón, Baquerizo Moreno y Gral.

Córdova ... 90

Gráfico N. 25 Modelo jerárquico de criterios y subcriterios ... 90

XXII

UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL

FACULTAD DE CIENCIAS MATEMATICAS Y FISICAS CARRERA DE INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

APLICACIÓN DE TÉCNICAS BASADAS EN LÓGICA DIFUSA Y TEORÍA DE COLAS

PARA LA MEJORA DEL TRÁFICO VEHICULAR INTELIGENTE MEDIANTE UN ALGORITMO DE CONTROL

Resumen

Las condiciones actuales de la movilidad vehicular en la ciudad de Guayaquil,

generan incertidumbre respecto a cuales son las estrategias de control vehicular que

se están aplicando dentro del perímetro urbano; debido a ello, esta investigación

busca estrategias para controlar el flujo vehicular, mediante la formulación de un

algoritmo de control, basada en procesos de toma de decisiones multicriterio,

soportada bajo un AHP Fuzzy "Proceso Analítico Jerárquico Difuso", la cual nos

permite comparar valores de variables, mediante una escala de medición cualitativa,

con el objetivo de obtener la mejor alternativa. Esta nueva forma de realizar control,

tiene diferentes aplicaciones dentro del comportamiento de las líneas de espera, y la

lógica difusa.

Palabras Claves: Algoritmo, Control de tráfico, Lógica difusa, Teoría de colas, Tráfico

vehicular

XXIII

UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL

FACULTAD DE CIENCIAS MATEMATICAS Y FISICAS CARRERA DE INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES APPLICATION OF TECHNIQUES BASED ON DIFFUSE LOGIC AND QUEUE THEORY FOR THE IMPROVEMENT OF INTELLIGENT VEHICLE TRAFFIC THROUGH A CONTROL ALGORITHM

Abstract

The current conditions of vehicular mobility in the city of Guayaquil, generate

uncertainty as to which vehicle control strategies are being applied within the urban

perimeter; Because of this, this research looks for strategies to control the vehicular

flow, through the formulation of a control algorithm, based on multicriteria decision

making processes, supported under a Fuzzy AHP "Diffuse Hierarchical Analytical

Process", which allows us to compare values Of variables, using a qualitative

measurement scale, with the aim of obtaining the best alternative. This new way of

performing control, has different applications within the behavior of waiting lines, and

fuzzy logic.

Keywords: Algorithm, Traffic control, Fuzzy logic, Queue theory, Vehicle traffic

1

INTRODUCCIÓN

El tráfico ha sido un reto constante para quienes tratan de garantizar el

control de éste, sin embargo, el absoluto dominio de los automotores y peatones

se ha visto siempre poco garantizado en las ciudades debido a la complejidad

que representan por un sin número de factores que inciden directamente o

indirectamente en él. Por esto, la presente tesis a lo largo de su desarrollo estará

enfocada en la investigación y análisis de todos los aspectos que influyen en el

tráfico de automotores y peatones en la calle principal de la Universidad de

Guayaquil sin embargo el constante crecimiento de una población conlleva al

aumento del parque automotriz, es por esto que la dificultad con respecto a la

conglomeración en ciertas calles de frecuencia masiva crece exponencialmente,

trayendo consigo un sin número de molestias en las que todos los ciudadanos se

ven afectados de una u otra forma. Toda el área denominada centro de la ciudad

de Guayaquil es uno de los puntos críticos.

Actualmente la CISC perteneciente a la FCFM de la Universidad de

Guayaquil se encuentra ubicada en la calle Victor Manuel Rendón entre Córdova

y Baquerizo Moreno, tiene un ingreso vehicular y cuenta con un sitio de

parqueadero de automóviles y motocicletas dentro del edificio. Los constantes

ruidos y conglomeraciones causadas por el tráfico intenso en las horas

denominadas "pico" causa molestias en el alumnado, catedrático, autoridades y

trabajadores del edificio, así como los demás habitantes en el área mencionada.

Es por esto que ha surgido esta investigación, con el fin de tratar de minimizar el

constante malestar de todos los entes perjudicados.

Es necesario precisar que el desarrollo máximo de la presente investigación

se produce en 2 teorías principales que son: la Teoría de Colas y la Lógica

Difusa. La Teoría de Colas busca evitar o reducir el congestionamiento de las

colas mediante el estudio matemático de las líneas de espera, con esto las

demandas de un denominado servicio no deberán sobrepasar la capacidad

máxima que tiene dicho sistema de atender el requerimiento, puesto que se verá

2

de entrada con valores inciertos o que están incompletos, sacar conclusiones lo

más exactas posibles. Busca darles flexibilidad a los clásicos modelos de lógica

matemática basados en dos valores; ceros y unos.

El ser humano es un sistema impredecible en que la más mínima variable que

perciba puede originar en la acción de un procedimiento diferente dentro de las

que se tenían previstas, es por esto que en el control del tráfico se utilizan

ambas teorías, la Teoría de Colas nos permitirá entender y mejorar la calidad de

las líneas de espera dentro de los posibles congestionamientos, además de

mejorar los tiempos de espera dentro de una cola de servicio de tráfico; y la

Lógica Difusa nos va a permitir explorar el actuar de una persona mientras se

encuentra en las colas de espera, de esta forma se podrá comprender el sistema

de tráfico por partes y como un todo a la vez, de esta forma, mediante

probabilidades, podremos entender los posibles escenarios que se nos

presentarán y así poder anticipar y desarraigar los problemas que estos puedan

causar en una coyuntura.

Este estudio se constituye de IV capítulos, y son:

Capítulo I: El Problema, aquí determinamos el emplazamiento dentro de un

contexto; se describe de forma exhaustiva el propósito de la investigación, así

como sus causas, alteraciones, y principalmente los objetivos y limitaciones de la

investigación junto con sus beneficios.

Capitulo II: Marco Teórico, todos los fundamentos conceptuales referentes al

objeto de investigación yacen aquí, se profundiza según niveles de complejidad

del tema; artículos científicos, antecedentes, y consultas bibliográficas.

Capítulo III: Metodología, dentro del marco metodológico se establecen las

técnicas utilizadas, estas son las que nos van a permitir analizar y resolver las

interrogantes planteadas de forma ordenada y sistemática.

Capítulo IV: Resultados, Conclusiones y Recomendaciones, la estructura

técnica de los resultados obtenidos, los objetivos específicos planteados aquí se

3

CAPÍTULO I: EL PROBLEMA

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

Ubicación del Problema en un Contexto

La utilización de vehículos es cada vez más frecuente en la ciudad de

Guayaquil sobre todo en las llamadas horas pico que es donde hay un

congestionamiento mayor, el control del tránsito como son los semáforos, que

están programados con un tiempo fijo que puede variar según un ciclo

determinado, pero no mide las diferentes variaciones que pueden darse en el

tránsito vehicular, esta es una de las razones por las que se generan

embotellamientos en las horas en que el mayor número de elementos lo

ocasionan debido al tránsito de estudiantes, autoridades, personal administrativo

y usuarios de los vehículos.

Un problema que surge a su vez es la necesidad de contar con personal de la

Agencia de Tránsito Municipal, en los lugares donde el embotellamiento es más

frecuente, cuando se les podría asignar tareas en lugares donde más se

necesite su presencia.

Los conductores a su vez son otro problema ya que el comportamiento de

cada uno es impredecible, y al no saber con exactitud en que tiempo cambia el

semáforo pueden ocasionar accidentes al querer cruzar antes o después de

tiempo.

Debido a estos problemas debemos evaluar cada una de las variables que se

4

regular el tráfico vehicular de manera más eficiente, generando en gran medida

una mejora sustancial en los atascos que generan los embotellamientos en las

intersecciones de la Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.

Situación conflicto

La problemática surge debido a los constantes atascos de tráfico

registrados en la calle principal del edificio en donde se encuentra la CISC

perteneciente a la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas de la Universidad

de Guayaquil, no cuenta con un control apropiado que vaya de acuerdo con el

área de estudio que sugieren las normas educativas, puesto que, al estar

ubicado un centro de educación superior, deberían contar con las condiciones

para el adecuado ambiente fuera de las instalaciones y que estas no afecten en

el centro de estudio a los alumnos, catedráticos, autoridades y trabajadores de la

CISC.

Los estudiantes no pueden llevar a cabo con normalidad sus actividades

diarias dentro de las aulas de estudio, dado a todos los efectos que tergiversan

el hábitat estudiantil en forma concurrente, estas son la contaminación por ruido

y por gases tóxicos emitidos por los vehículos; cabe mencionar que esto se da

de forma crítica en las horas denominadas “pico”. Un atasco vehicular producido

en las afueras del edificio incide directamente en la capacidad de concentración

de los estudiantes, así como en su atención y rendimiento académico. Cabe

mencionar, que esto se agrava en caso de los estudiantes que tras cumplir una

ardua jornada laboral deben concurrir a sus clases diarias, en un punto del día

en que el cansancio llega a su punto máximo y por ende las molestias

ambientales causan más impacto.

Los docentes que ejercen su profesión dentro de la CISC, al momento de

impartir sus conocimientos al alumnado en muchas ocasiones ante el

concurrente y notorio ruido externo, dedica unos momentos de silencio durante

el desarrollo de la clase cortando el hilo de sus enseñanzas y en varias

oportunidades dejando escapar ideas principales que lamentablemente se

5

de algún catedrático en particular, puesto que todos somos susceptibles en

ambientes tóxicos.

Las autoridades, personal administrativo y demás trabajadores de igual forma

que los estudiantes y docentes están propensas a verse afectados en

determinados casos, puesto que su lugar y ambiente de trabajo no se limita

dentro de las instalaciones, sino están en constante interacción con los

estudiantes ya afectados. Cabe mencionar que muchas de las autoridades se

desempeñan como docentes también.

Cada año aumentan las constantes molestias ocasionadas por los emanes a

causa de los atascos vehiculares en las inmediaciones del edificio, puesto que el

número de automotores crece cada año y el problema se va haciendo mayor, por

lo que trae consigo más contaminación.

Las molestias causadas por los vehículos detenidos en el tráfico vehicular,

afecta al comportamiento de los usuarios y transeúntes que circulan a sus

alrededores, en especial a los estudiantes de nuestra carrera que son los que

más molestias tienen por este congestionamiento es una de las problemáticas a

solucionar, consiste en el planteamiento de un algoritmo que controle el tráfico

vehicular inteligente en una de las calles aledañas a la CISC.

Alrededor se encuentra un sistema de control como son los semáforos los

cuales cambian cada cierto tiempo y también dependiendo de la hora que sea en

ese momento, este sistema presenta la necesidad de una actualización

tecnológica más eficiente que permita una mejora notable en el control del tráfico

vehicular y la circulación de los vehículos que por allí transitan.

Cuando un sistema como el antes mencionado ya no funciona con los

propósitos para las que fue creado es necesario buscar nuevas soluciones que

aporten de manera óptima a las nuevas necesidades que han ido surgiendo,

como crear un nuevo sistema o adaptarlo de mejor manera y así obtener

mejores beneficios.

El presente proyecto incluye diversos estudios de lógica difusa y teoría de

6

momento de estar al volante de su automotor, con diferentes estudios

estadísticos que nos ayuden a entender mejor esta problemática la cual será

resuelta mediante un algoritmo de control que aliviará esta situación.

Causas y Consecuencias

En el siguiente Cuadro N. 1 se presenta las causas y consecuencias del problema planteado.

Cuadro N. 1 Causas y Consecuencias

Causas

Consecuencias

Saturación de rutas

de transporte

Las zonas de más movimiento comercial de la

ciudad son en las que más concurrencia vehicular

se registra a diario, estas vías quedan saturadas por

la cantidad de vehículos que circulan.

Abarrotamiento del

parque automotor

Al crecer el número de vehículos, crecen los

residuos que estos dejan en el ambiente que

provocan malestar para los ciudadanos.

Mal uso de

vehículos y rutas

Al irrespetar las normas y señales de tránsito o

tomar decisiones que nos beneficie de forma

unilateral, podemos causar perjuicios en varios

automóviles aumentando así la cola en un área

específica.

Accidentes de

tránsito

Generan desviaciones hacia vías alternas y retrasos

por la desaceleración de los vehículos,

Elaborado por: Autores

7

Delimitación del problema

Cuadro N. 2 Delimitación del problema

Factor

Detalle

Campo

Tráfico vehicular en áreas de congestión.

Área

Investigación.

Aspecto

Logístico, Estadístico, Matemático.

Tema

Aplicación de técnicas basadas en Teoría de Colas

y Lógica Difusa para mejorar el control de tráfico

vehicular inteligente mediante un algoritmo de

control.

Problema

Falta de un sistema de control para la disminución

de ruido y congestionamiento vehicular en la CISC.

Elaborado por: Autores

Fuente: Datos de la investigación

Formulación del Problema

¿De qué manera influye el estudio de un algoritmo con lógica difusa para mejorar

el tráfico vehicular inteligente, en función del bienestar de los estudiantes,

catedráticos y personal administrativo de la CISC?

Evaluación del Problema

Para el presente estudio se toma en consideración la teoría de conjuntos

difusos el cual es usado en muchos campos técnicos que demandan de un

control de variables que emergen en un campo el cual no es fácil de monitorear,

8

colas, nos permita dar solución a un problema que vienen dándose en los

alrededores de la CISC y que molesta tanto a conductores, transeúntes y

principalmente a los estudiantes de la que son los más afectados ya que reciben

sus clases allí, los aspectos generales de la evaluación son:

Delimitado : El problema será analizado a través de una investigación la cual

está enfocada en realizar un algoritmo que permita mejorar el tráfico vehicular en

la calle aledaña a la CISC, la cual será estudiada durante una semana tiempo en

el que se pondrá a prueba el algoritmo para esperar resultados, todo esto con el

fin de obtener datos acerca de cómo se da la circulación de los vehículos e

identificar las horas en que se genera la mayor cantidad de tráfico, para luego

mediante las técnicas de lógica difusa y teoría de colas proponer una solución

que mejore este problema.

Claro: La investigación es clara porque se orienta a mejorar un sistema ya

existente, con el fin de optimizar los tiempos de estadía en el semáforo mediante

un algoritmo de control, todo esto con investigación y con los conocimientos

adquiridos a lo largo de los años en nuestra CISC.

Factibilidad: El proyecto de titulación propuesto es factible debido a la

necesidad de solventar este tipo de inconvenientes, los cuales parten del

comportamiento humano y de su forma impredecible de reaccionar ante

diferentes eventos y de los cuales no se cuenta con la suficiente información

como para aplicar los métodos matemáticos más comunes, y donde la lógica

difusa aparece como la solución más óptima ya que este si nos permite evaluar

este comportamiento mencionado y nos permite crear un algoritmo de control

eficaz que resultará más económico y mejor que el utilizado normalmente.

Evidente: Es evidente la necesidad de optimizar el sistema de control de

tráfico vehicular en la calle aledaña a la CISC, ya que sin duda mejora la calidad

de vida de las personas que viven, trabajan o transitan por la misma, en especial

a los estudiantes que son los principales afectados por esa problemática.

Relevante: El enfoque que tiene el siguiente proyecto de titulación es de

suma importancia, y se caracteriza por su nivel de relevancia debido al aporte

9

cual permite analizar el comportamiento impredecible de los hechos que en la

actualidad no se implementa.

Original: La aplicación de la lógica difusa es un tema novedoso poco

conocido, con la cual podemos dar solución a diversos problemas en donde

surge la incertidumbre y necesitamos analizar el comportamiento de las

personas, en el cual la matemática convencional no puede darnos una solución

óptima, es allí donde entra la aplicación de la lógica difusa la cual optimiza

resultados y sea la solución a la problemática planteada.

Contextual: Los principales puntos que se tratan a lo largo de la presente

investigación están relacionados con el área estadística, matemática y diseño de

nuevos sistemas. Con la finalidad de innovar y plantear una solución mediante

conjunto difusos.

OBJETIVOS

Objetivos Generales

• Realizar el análisis de un algoritmo mediante técnicas matemáticas y de

lógica difusa como alternativa de solución para el control de tráfico

vehicular inteligente.

Objetivos Específicos

• Evaluar diferentes técnicas de lógica difusa para llevar a cabo un correcto

uso y aplicación en la que ha sido seleccionada dentro de la

investigación.

• Evaluar un algoritmo que me permita obtener datos que sirvan para

reducir el nivel de congestión del tráfico vehicular inteligente, en las calles

Baquerizo Moreno, Víctor Manuel Rendón y General Córdova,

circundantes a la Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.

• Aplicar la teoría de colas y la lógica difusa, dentro del FAHP para medir

10

ALCANCES DEL PROBLEMA

• Se hará una revisión bibliográfica de 30 artículos relacionados a la Lógica

Difusa, donde se identificarán los diferentes métodos existentes para su

posterior aplicación dentro del proceso matemático del algoritmo.

• Se realizará una revisión bibliográfica de 40 artículos que involucren

implementaciones de algoritmos de toma de decisión multicriterio, donde

se identificarán los más adecuados para mejorar la problemática del

tráfico vehicular.

• Los valores del índice de tráfico vehicular obtenidos serán interpretados

empleando la teoría de colas, se efectuará un análisis de un algoritmo de

de toma de decisión múltiple: FAHP, para escoger la metodología

apropiada que genera datos con mayor precisión; haciendo uso de

técnicas avanzadas de lógica difusa.

JUSTIFICACIÓN E IMPORTANCIA

Los constantes atascos suscitados dentro del perímetro en que se realizó la

investigación provocan varias molestias entre las personas que se encuentran

cerca, además de los problemas que concurrentemente tienen los propietarios

de automotores al edificio de la CISC, dado esto se propuso como solución la

mejora del control de tráfico, mediante un algoritmo inteligente que evaluará el

comportamiento de los automotores y sus usuarios.

La investigación está orientada en la lógica difusa y teoría de colas, así como

en una solución viable mediante un algoritmo que me permita reducir el impacto

que generan los factores ambientales relacionados con el creciente tráfico

vehicular en el rendimiento de quienes forman parte de la UG, haciendo énfasis

en la CISC.

Nos va a permitir identificar mediante un enfoque estadístico y probabilístico

los elementos que generan los concurrentes atascos de automotores en la calle

11

partida que nos permita en el futuro poder controlar el aforo de vehículos de tal

forma que reduzca los constantes ruidos y contaminaciones ambientales dentro

del área a estudiar.

Utilidad Práctica de la Investigación

Este Trabajo investigativo posee una muy amplia utilidad práctica debido a

que, la gran cantidad de problemas detectados en el entorno que rodea a la

comunidad universitaria se podrán reducir gracias al algoritmo que se planteará

como alternativa de solución; dejando así un ambiente mucho más adecuado y

libre de: contaminación auditiva, contaminación ambiental, atascos y atraso en la

entrada de los estudiantes, docentes y personal administrativo fluctuados en las

inmediaciones de la Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales. Esto

permitirá a los estudiantes, docentes y autoridades desenvolverse en sus

actividades curriculares y académicas dentro de condiciones apropiadas que

demanda la Educación Superior y por ende la excelencia académica.

Cuáles serán los Beneficiarios

Serán beneficiarios de este proyecto de investigación basado en lógica difusa

y teoría de colas que culminará con la propuesta de un algoritmo, los estudiantes

de los diferentes semestres, docentes, autoridades, personal administrativo de la

Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales de la Facultad de Ciencias

Físicas y Matemáticas perteneciente a la Universidad de Guayaquil.

Además de los ya mencionados, incluiremos a los transeúntes y usuarios de

automotores particulares, públicos, urbanos y demás que concurren en las

inmediaciones del lugar objeto de estudio y que indirectamente se ven afectados

por las consecuencias ya mencionadas anteriormente.

Al aplicar las técnicas de teoría de colas y lógica difusa se abre un campo

12

en lo que al tránsito se refiere.

Se elevará de forma eficaz y eficiente el rendimiento académico de los

estudiantes por la disminución de perturbaciones auditivas, que es una de las

causas principales en la pérdida de atención e incorrecta percepción de la clase

impartida por el catedrático de turno.

Permitirá sacarle el máximo provecho al tiempo que dura cada una de las

horas/clase ya que, sin interrupciones de factores externos, el “tiempo muerto”

se verá reducido causando el mínimo impacto en el hilo natural de una

comunicación docente-estudiantes y viceversa.

Cuadro N. 3 Análisis de involucrados

INVOLUCRADOS INTERESES PROBLEMAS PERCIBIDOS

ESTUDIANTES El ruido de los

alrededores debe ser lo más bajo posible, para facilitar la comprensión de lo que se está estudiando

Este bullicio causado por el tráfico vehicular impide la concentración de los mismos

El sonido de los

La contaminación acústica causada por el tráfico vehicular impide, la comprensión de lo que el docente está comunicando

CONDUCTORES La circulación de los el espacio de otros creando el congestionamiento vehicular

Con la rápida circulación de los vehículos, pueden asegurar llegar a tiempo a su lugar de trabajo

La congestión vehicular actual, impide predecir tiempos para llegar a los diferentes destinos

13

Elaborado por: Autores

Fuente: Datos de la investigación

AGENCIA MUNICIPAL DE TRANSITO

Evitar en lo posible la contaminación ambiental

La congestión vehicular produce contaminación de ruido y liberación de CO2

Sanciones menos

frecuentes por

desperfectos en los vehículos

El desgaste de los vehículos como consecuencia de la aceleración y de frenar, hace que se produzcan reparación más frecuentemente en los vehículos

En casos de emergencia haya un rápido traslado de los vehículos destinados con este fin

14

CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO

ANTECEDENTES DEL ESTUDIO

Hay una extensa lista de algoritmos que, al plantearse, se han desarrollado

como alternativas de solución para el creciente tráfico vehicular en calles

específicas, zonas o ciudades enteras, estos combinados con diversas técnicas

han logrado marcar una diferencia en la reducción del congestionamiento

vehicular. Conforme se profundice en los algoritmos, nos encontramos con una

inmensa variedad expuesta en varias investigaciones realizadas en años

anteriores desde simples perspectivas de toma de decisiones hasta complejos

pasos a seguir con retroalimentación que marcan nuevas alternativas a escoger

por los elementos que forman parte del entorno del algoritmo. (Vásquez, 2012)

nos dice que: “Para desarrollar un algoritmo es importante conocer la

metodología para tal propósito, así mismo identificar cuáles son los

elementos primordiales de los que se conforma.” (p.56).

Se parte de 3 principales análisis de trabajos anteriores, en los que se

destaca el uso de algoritmos como metodología para la disolución de tráfico en

pequeños tramos de calles situadas en interconexiones controladas por

semáforos. Con diferentes métodos matemáticos y estadísticos en los que

destacan el AHP y el WSM, así como métodos heurísticos y autómatas celulares

(AC).

El primero trabajo con origen en España consta de AHP, FAHP y DAHP;

(Gómez, Martínez, Sendra, & Rubio, 2016) llegaron a la conclusión que:

El algoritmo de toma de decisión propuesto se beneficia de FAHP

15

asignación de los pesos de las comparaciones por pares. De esta

forma, se modelan las incertidumbres que producen los fenómenos

físicos del entorno en el que están situados los sistemas de las

Ciudades inteligentes, tales como ruidos, reflexiones, difracciones o

desvanecimientos, entre otros. (p.61)

Como segunda conclusión (Gómez, Martínez, Sendra, & Rubio, 2016)

sostienen que:

Concretamente se trata de una aplicación de control de tráfico que

recibe periódicamente datos de flujo de tráfico, velocidad media y

tasa de ocupación, obtenidos de la red de sensores de la DGT. En

base a esos datos, se ejecuta el algoritmo de toma de decisión y se

obtiene para cada periodo, la mejor carretera en términos de

congestión, es decir, aquella que presente un menor nivel de

congestión de acuerdo a los parámetros de entrada (criterios del

algoritmo). Los resultados obtenidos en esta validación del algoritmo

demuestran la idoneidad del algoritmo de toma de decisión propuesto

para el ámbito de los Sistemas Inteligentes de Transporte. (p.62)

En el segundo trabajo realizado en Corea del Sur, (Keun & Jun, 2011) definen

que:

Hemos utilizado el modelo de tráfico de un solo carril para estudiar

la naturaleza de tres fases de tráfico. A medida que la densidad

vehicular aumenta y disminuye lentamente, se observa

comportamiento de histéresis en el diagrama fundamental para el

flujo y la densidad. Dentro de las limitaciones del modelo de CA

utilizado, proponemos un método simple para disolver el atasco, en el

que el comportamiento de conducción se ve obligado a ponerse a la

defensiva si el vehículo lidera unos pocos coches por delante de la

mermelada a través de la ralentización de los vehículos líderes podría

ser general. (p.4560)

16

cuidado en estudios adicionales. Nuestro mecanismo propuesto

disuelve el ataco ya que reduce el flujo de entrada sin tener el flujo de

salida del atasco. Combinado con el método complementario de

aumentar el flujo de salida mediante el control automático de crucero,

la eliminación del atasco puede hacerse más eficaz. (p.4560)

En el tercer artículo científico desarrollado en Brasil, (Marcelo Zamith, 2015)

definen que:

En este trabajo presentamos un modelo de anticipación de

autómatas celulares para el flujo de tráfico donde cada movimiento

del vehículo se define por la expectativa de movimiento del vehículo

inicial, así como la forma en que decide moverse teniendo en cuenta

la configuración de tráfico por delante. Para hacer el modelo más

realista proponemos simular la naturaleza heterogénea del

comportamiento humano y las interacciones aleatorias entre

conductores para evaluar sus efectos sobre el flujo de tráfico. Los

comportamientos de estos diferentes conductores se modelan

mediante el uso de una función de densidad de probabilidad

adecuada. (p.9)

Como segunda conclusión, (Marcelo Zamith, 2015) dedujeron que:

El PDF Beta demostró ser una forma eficiente de modelar, con

calidad, esos comportamientos y se utiliza tanto para inferir la

expectativa de movimiento de los vehículos de vehículos, como para

definir cómo cada automóvil decide moverse, considerando la

configuración del tráfico. Se demostró, por ejemplo, cómo el

diagrama fundamental depende de estos perfiles de

comportamientos. Como aquí se propone el modelo permite el

tratamiento de diferentes tamaños de vehículos y varias políticas de

aceleración que hacen posible la representación de una dirección

segura y cómoda. (p.9)

17

En todas las pruebas realizadas el modelo fue capaz de reproducir

una diversidad de fases de flujo mostrando resultados compatibles

con datos teóricos y medidos. El tratamiento aquí utilizado nos

permite considerar carreteras con múltiples carriles y diferentes

perfiles de conductores en las políticas de cambio de carril y flujos de

tráfico heterogéneos que serán considerados en un trabajo futuro.

(p.9-10)

FUNDAMENTACIÓN TEÓRICA

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

(Serrano, 2012) nos da a entender que no existe un concepto definido de lo que

es inteligencia artificial, y de que no existe un paradigma definitivo que sea

capaz de conseguir el objetivo final de la Inteligencia Artificial, por lo tanto, la

considera como un conjunto de algoritmos, técnicas y herramientas que nos

permitan resolver problemas para los que se necesite usar el intelecto.

(Benítez, Escudero, Kanaan, & Rodó, 2014) definen a la Inteligencia artificial de

la siguiente manera:

“La inteligencia artificial como una disciplina académica relacionada

con la teoría de la computación cuyo objetivo es emular algunas de las

facultades intelectuales humanas en sistemas artificiales”. (p.10)

El dominio de la inteligencia artificial como lo indica (Mathivet, 2015) es muy

vasto y nos permite abarcar diferentes tipos de técnicas, gracias a los avances

en la capacidad de cálculos de los ordenadores y la comprensión de procesos

naturales vinculados a la inteligencia.

Métodos

La inteligencia artificial sub-simbólica habla acerca del aprendizaje que se

obtiene mediante los datos que se consiguen por experiencias. (Serrano, 2012)

18

• Modelos ocultos de Markov • Sistemas Difusos

• Computación Evolutiva (algoritmos)

LÓGICA DIFUSA

La forma de expresarse de los seres humanos puede tener ciertas reglas

lingüísticas vagas, podemos tomar como ejemplo, un programa de cocina donde

las indicaciones a seguir se dan por la televisión (Morcillo, 2011) las cuales

pueden ser:

• Asar el pollo hasta que quede tostado

• Poner aceite en un sartén hasta que este caliente • Poner azúcar y sal al gusto.

(Morcillo, 2011) también expresa que todas estas expresiones lingüísticas

pueden ser seguidas por una persona sin ningún problema ya que interpretar

estas instrucciones es una capacidad propia de los seres humanos, pero

difícilmente podemos representarlas en un idioma que entienda el computador.

Las palabras como tostado, caliente, no tienen una descripción clara, ni fronteras

bien definidas que al momento de programar un código puede haber

descripciones artificiales, definiendo lo que es tostado o caliente se podría usar

estos intervalos.

• Frio entre 0 hasta 20 grados • Tibio entre 20 hasta 50 grados • Caliente 50 en adelante

Cada uno de estos intervalos podrá ser interpretado por un computador, pero

la manera de definir los intervalos dependerá de la persona que haga esta

definición.

En la siguiente tabla se menciona tres razones por las cuales se da esta

19

Cuadro N. 4 Razones por las que se da la vaguedad lingüística

N. Razón Descripción

1 Pereza

Obtener una lista completa de todas las variables que intervienen en el dominio del problema puede ser demasiado trabajo. Además, como el mundo real es no determinista (aleatoriedad y excepciones), hay veces que no es posible establecer completamente todas las variables del entorno.

2 Ignorancia Teórica

En la que no existe una lista completa de factores a tener en cuenta para el dominio del problema (no se conoce un método teórico para modelar el problema).

3 Ignorancia Práctica

Incluso conociendo todas las variables, puede ser difícil obtener datos concretos asociados para su estudio. Además, esta información puede estar incompleta, e incluso ser errónea (por ejemplo, en el ámbito médico, llena de síntomas incorrectos, mentiras deliberadas, falsos positivos, etc.

Elaborado por: Autores

Fuente: (Morcillo, 2011)

Esta incertidumbre existe en una multitud de disciplinas como la ingeniería,

educación, medicina y otras áreas como la inteligencia artificial.

El tratamiento de esta incertidumbre se remonta muchos años atrás, las

primeras aproximaciones vienen de principios del siglo XIX, cuando la

información era tratada probabilísticamente. Los sistemas expertos que

aparecieron en a décadas de los 70 modelaron a un conocimiento el cual era

puramente lógico con las limitaciones propias de ese tipo de enfoque (Morcillo,

2011).

(Morcillo, 2011) la define así “Básicamente la Lógica Difusa es una lógica

multivariada que permite representar matemáticamente la incertidumbre y

la vaguedad, proporcionando herramientas formales para su tratamiento” Y

a su vez (Zadeh & Yager, 2012), lo expresa de la siguiente manera, “Cuando

aumenta la complejidad, los enunciados precisos pierden su significado y

los enunciados útiles pierden precisión, que puede resumirse como que

“los árboles no te dejan ver el bosque”.

Todo problema puede ser solucionado con las variables de entrada y

20

de significado.

Actualmente la lógica difusa es usada en un amplio sentido, como son los

conjuntos difusos, aritmética, cuantificadores y etc. El término lógica difusa fue

utilizado por primera vez en 1974.

VARIABLES LINGÜÍSTICAS

Es una variable cuyos valores pueden ser representados mediante términos

lingüísticos, cuyo significado se determina mediante conjuntos difusos. Estas

variables lingüísticas proporcionan una transición gradual de estados, tienen la

capacidad para expresar y poder trabajar con observaciones y también con

medidas de incertidumbre, las cuales son más ajustadas a la realidad que las

variables comunes (Morcillo, 2011).

Las variables lingüísticas se caracterizan mediante (v, T, X, g, m), en donde:

Cuadro N. 5 Variables Lingüísticas

Variables Descripción

v Es el nombre de la variable.

T Es el conjunto de términos lingüísticos de v.

X Es el universo de discurso de la variable v.

g Es una regla semántica para generar términos _{lingüísticos, y}

m

Es una regla semántica que se asigna a cada termino lingüístico t su significado m(t), que es un conjunto difuso en X.

Elaborado por: Autores

Fuente: (Morcillo, 2011)

Podemos tomar como ejemplo la variable lingüística velocidad, a la cual

21

OPERADORES LÓGICOS

(Caparrini, 2015) explica que la lógica difusa define los operadores lógicos

más importantes los cuales son conjunción, disyunción y negación la definición

puede presentarse de la siguiente manera:

Cuadro N. 6 Operadores lógicos

Conjunción:

𝑣(𝐴 ∧ 𝐵) = min⁡{𝑣(𝐴), 𝑣(𝐵)}

Disyunción:

𝑣(𝐴 ∨ 𝐵) = max⁡{𝑣(𝐴), 𝑣(𝐵)}

Negación:

𝑣(−𝐴) = 1 − 𝑣(𝐴)

Elaborado por: Autores

Fuente: (Caparrini, 2015)

INFERENCIA DIFUSA

(Pérez, 2010) define a la inferencia difusa como el método para realizar

razonamientos empleando la teoría de conjuntos difusos, de los cuales existen

muchos métodos, pero el que vamos a utilizar es conocido como la Inferencia de

22

INFERENCIA DE MAMDANI

Mandami propuso un método de inferencia que es el más utilizado, y cuyos

pasos se indican en la siguiente tabla:

Cuadro N. 7 Pasos de la Inferencia de Mamdani

1

Fuzzificación de las variables de entrada

Dadas las variables de entrada de entrada se obtienen los valores de pertenencia para para cada una de ellas, Si el de la regla tiene más de un término se aplica un operador obteniendo un solo valor de partencia.

2

Evaluación de las reglas

A partir del consecuente de cada regla, y del valor obtenido en el paso anterior, aplicamos un operador difuso de implicación para obtener así un nuevo conjunto borroso.

3

Agregación de las salidas de las reglas

De las salidas obtenidas en el paso 2 para cada regla, se combinan en un conjunto difuso utilizando un operador de agregación borrosa.

4

Defuzzificación

Al intentar obtener una solución a un problema de decisión, lo que buscamos obtener es un número y no un conjunto difuso, lo que debemos hacer es transformar el conjunto difuso obtenido en el paso

Elaborado por: Autores

Fuente: (Camastra, Ciamarella, & Giovannelli, 2015)

FUZZIFICACIÓN Y DEFUZZIFICACIÓN

Al utilizar la lógica difusa para el razonamiento, en la mayoría de los casos los

valores de entrada no son conjuntos difusos, sino que son valores numéricos

concretos, por esta razón se debe obtener un conjunto difuso que corresponda a

esa entrada lo que llamamos fuzzificación, y por otro lado se debe obtener un

valor concreto de salida a partir del conjunto borroso que se originó en el