Resumen

La congestión del tráfico es una de las principales cuestiones en el estudio de la planificación y gestión del transporte. Genera diversos problemas, entre ellos contaminación ambiental y problemas de salud, e incurre en un coste que aumenta con los años. Un tercio de la congestión se debe a la búsqueda de aparcamiento. Los conductores pueden saber que las plazas de aparcamiento están totalmente ocupadas, pero dan vueltas esperando que quede una libre. Los servicios oportunistas, que implican el aprendizaje, la predicción y la explotación de escenarios del Internet de las Cosas, son capaces de adaptarse a situaciones dinámicas imprevistas y tienen el potencial de aliviar los problemas de búsqueda de aparcamiento. Por lo tanto, en este trabajo, se propone un mecanismo de predicción dinámico y cooperativo entre múltiples agentes para la disponibilidad de plazas de aparcamiento en el barrio, integrando eventos previstos e imprevistos y adaptándose a los cambios a largo plazo. Un agente en cada plaza de aparcamiento utilizará una cadena de Markov dinámica y variable en el tiempo para predecir la disponibilidad de aparcamiento y estos agentes se comunicarán para producir la predicción de disponibilidad de aparcamiento en todo el vecindario. Además, se propone un enfoque de aprendizaje en el que el sistema puede adaptarse a diferentes cambios en la demanda de aparcamiento, incluidos los cambios a largo plazo. Los resultados de la simulación, que utilizan datos sintetizados basados en los datos de un aparcamiento real de un centro comercial de Ginebra, muestran que el modelo propuesto es prometedor en función de la precisión del aprendizaje con la adaptación del servicio y el rendimiento en diferentes casos.

• 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:aparcamiento, plazas de aparcamiento, cambios de plazo, datos reales de aparcamiento, mecanismo dinámico cooperativo de predicción, situaciones dinámicas imprevistas, predicción de disponibilidad de aparcamiento, problemas de búsqueda de aparcamiento, disponibilidad de plazas de aparcamiento, cadena de markov
• Keywords:parking place, parking places, term changes, actual parking lot data, cooperative dynamic prediction mechanism, dynamic unforeseen situations, parking availability prediction, parking search issues, parking space availability, markov chain