Resumen

A medida que aumenta el número de ciudades del mundo que se enfrentan a problemas de atascos de tráfico, los gobiernos se preocupan por cómo diseñar redes de transporte con la capacidad adecuada para satisfacer la demanda de viajes. Para evaluar la capacidad de un sistema de transporte, se ha observado que la matriz de origen y destino (O-D) prescrita para la demanda de viajes existente tiene un efecto significativo en los resultados de los modelos de capacidad de la red. Sin embargo, los datos exactos de la demanda O-D existente suelen ser difíciles de obtener en la práctica. Teniendo en cuenta la fluctuación de la demanda real de viajes en las redes de transporte, la demanda de viajes existente se representa como parámetros inciertos que se definen dentro de un conjunto acotado. Por lo tanto, se formula un modelo robusto de capacidad de red de reserva (RRNC) utilizando la optimización min-max basada en la incertidumbre de la demanda. Se propone un enfoque heurístico eficaz que utiliza el método del plano de corte y el análisis de sensibilidad para la solución del problema RRNC. Se realizan experimentos computacionales y simulaciones para demostrar la validez y el rendimiento del modelo robusto propuesto. De acuerdo con los experimentos de simulación, se demuestra que el patrón de flujo de enlaces a partir de las soluciones robustas a los problemas de capacidad de red puede revelar la probabilidad de alta congestión para cada enlace.

• Materias:Transporte urbano Señales de control de tráfico Accidentes de transito Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Urban transport Traffic control signs Traffic accidents Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:redes de transporte, demanda de viajes, reserva robusta de capacidad de red, enfoque heurístico eficaz, patrón de flujo de enlaces, modelos de capacidad de red, problemas de capacidad de red, demanda real de viajes, experimentos computacionales, demanda d
• Keywords:transportation networks, travel demand, robust reserve network capacity, effective heuristic approach, link flow pattern, network capacity models, network capacity problems, real travel demand, computational experiments, d demand