Estudio dinámico de los problemas de congestión de tránsito Proyecto Final de Ingenería en Informática Autores: Fuentes Mancilla, Jhonny Ginestet, Diego.

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1 Estudio dinámico de los problemas de congestión de tránsito Proyecto Final de Ingenería en Informática Autores: Fuentes Mancilla, Jhonny Ginestet, Diego Eduardo Tutores: Caminos, Antonio Andrés Maimbil, Edgar Hernán

2 Agenda  Introducción (esto iria cuando nos presentamos sin mencionar muchascosas)  Problemática  Modelo obtenido  Validación del modelo: herramienta Vensim.  Simulación: caso de prueba.  Conclusiones.

3 Introducción (esto iria cuando nos presentamos sin mencionar muchascosas)  Tema de investigación para el proyecto final:  Selección del tema  Evaluación de factibilidad  Preparación académica  Experiencia previa  Herramientas disponibles  Tutor/es  Presentación de la propuesta:  Plazos  Objetivos y Alcance.

4 Problemática  Situación actual del sistema de tránsito en CABA:  Crecimiento del parque automotor en CABA y GBA.  Crecimiento de la población.  Infraestructura con limitaciones:  Obras civiles:  Requiere alta inversión  Deben ser de mediano y largo plazo  Sistema de transporte público:  Politicas de subsidio  Relativamente colapsado  Baja calidad

5 Problemática  Situación actual del sistema de tránsito en CABA:  Políticas:  Ineficientes  Insuficientes  Consecuencias de la congestión:  Mayor demora para el traslado de un punto a otro  Imprevisibilidad en la estimación de tiempos de traslado  Aumento de contaminación sonora y ambiental  Incremento en la cantidad de accidentes  Empeoramiento del estado emocional en los individuos

6 Modelo obtenido  Interpretación del sistema  Definición de sus límites  Físicos  Componentes  Variables identificadas  Niveles  Auxuliares o de entorno  Flujos  Fuentes y sumideros

7 Modelo obtenido  Herramientas  Captura de datos  Aplicación celular para conteo  Filmadora digital  GPS  Modelado y simulación  Vensim  Microsoft Excel  Símbolos gráficos

8 Modelo obtenido: acum. flujos Esquina Rivadavia y Entre Ríos Av. Entre Ríos Av. Rivadavia Mitre Av. Callao A doblar por Rivadavia esquina Entre Ríos A seguir por Callao esquina Entre Ríos Tasa doblan por Rivadavia esquina Entre Ríos Tasa siguen por Callao esquina Entre Ríos Variable de nivel Variable auxiliar Variable de flujo

9 Modelo obtenido: cap. disponible Esquina Rivadavia y Entre Ríos Av. Entre Ríos Av. Rivadavia Mitre Av. Callao Variable de nivel Variable auxiliar Variable de flujo Max. vehículos Capacidad disponible Cant.carriles LongitudcuadraLong.vehículos

10 Modelo obtenido: cap. disponible Esquina Rivadavia y Entre Ríos Av. Entre Ríos Av. Rivadavia Mitre Av. Callao Variable de nivel Variable auxiliar Variable de flujo Capacidad disponible A doblar por Rivadavia esquina Entre Ríos A seguir por Callao esquina Entre Ríos Max. vehículos =

11 Modelo obtenido: semáforos Esquina Entre Ríos y Rivadavia Av. Entre Ríos Av. Rivadavia Mitre Av. Callao A doblar por Rivadavia esquina Entre Ríos A seguir por Callao esquina Entre Ríos Frec. doblan por Rivadavia esquina Entre Ríos Frec. siguen por Callao esquina Entre Ríos Variable de nivel Variable auxiliar Variable de flujo Esquina Callao y Mitre Esquina Rivadavia y Riobamba Capacidad disponible Max. vehículos =

12 Validación del modelo Nro. fila Cantidad de Vehículos que llegan por calle a esquina Valor medido resultante Valor obtenido en simulación Diferencia 1C. de los Pozos a esquina Alsina125813819,8% 2Yrigoyen a esquina Entre Ríos159316080,9% 3Yrigoyen a esquina Solís160116925,7% 4Entre Ríos a esquina Rivadavia550755110,1% 5Callao (Entre Ríos) a esquina Mitre465751149,8% 6Rivadavia a esquina C. de los Pozos325232831,0% 7Rivadavia a esquina Sarandi308832886,5% 8C. de los Pozos a esquina Yrigoyen144314450,1%

13 Simulación  Caso de prueba CC

14 Conclusiones  Futuras mejoras  Aca en realidad nosotros no realizamos ninguna mejora desde nuestro modelado.  Jhonny, lo que pensaba poner aca es la parte de las mejoras que podria realizar alguien que quiera seguir desarrollando a partir de este modelo, ampliar el alcance en una nueva version, “calibrar” mejor el modelo a partir de mejores sistema de caprura de datos, etc. Son cosas que pusimos en las conclusiones del informe que nos corrigieron.  Tendriamos que decir que a partir del modelado, se pude ver que efecto se tendria en el trasito si se quiere cortar por ejemplo la calle callao en una reparacion o piquete, y de ahi se puede tener una accion preventiva.  Jhonny, esta parte la diriamos en la diapositiva siguiente sobre la parte que mencionamos las parametrizaiones que tiene el modelo. Una de las parametrizacones seria anegar una o mas cuadras, incluyendo la posibilidad de anegar carriles (por obras por ejemplo). La anegacion de carriles la hacemos descontando esos carriles a la cantidad de carriles disponibles.

15 Conclusiones  Dificultades superadas  Aporte  Futuras mejoras

16 Conclusiones  Dificultades superadas  Selección de las variables que influyen en tránsito vehicular.  Determinacion de la relación entre las distintas variables que definen el comportamiento sistémico en nuestro modelo.  Captura de datos  Recolección de los valores necesarios para la definición del modelo.  Herramientas disponibles para la captura.  Determinación de validez de los datos recolectados.

17 Conclusiones  Dificultades superadas  Aporte  Futuras mejoras

18 Conclusiones  Aporte  Permite predecir el comportamiento del tránsito vehicular.  Permite evaluar la efectividad de modificaciones en el sistema de transito antes de ser realizadas  Reduce costos en estudios de factibilidad.  Evita inversión innesesaria.  Evita las quejas por parte de los usuarios ante malas desiciones.

19 Conclusiones  Aporte  Es parametrizable  Toda la zona:  Dimensión promedio para longitud de los vehículos.  Unidad de tiempo.  Tiempo inicial: primer instante de la simulación para la unidad de tiempo seleccionada.  Tiempo final: ultimo instante de la simulación para la unidad de tiempo seleccionada.  Time step: tiempo que transcurre en cada paso durante el Tiempo inicial y Tiempo final de la simulación.

20 Conclusiones  Aporte  Es parametrizable  Cada cuadra:  Velocidad promedio de desplazamiento vehicular.  Tasas de decisión para seguir y doblar.  Cantidad de carriles habilitados: estacionamiento o anegacion de carriles por obra.  Deshabilitacion de tránsito: bloqueo de circulación de una o más cuadras por manifestación, obras o bien por alguna otra causa.

21 Conclusiones  Aporte  Es parametrizable  Cada esquina:  Periódos de encendido estado verde y rojo en semáforos.  Función de flujo vehicular entrante a la zona para cada esquina límite de la zona.

22 Conclusiones  Dificultades superadas  Aporte  Futuras mejoras

23 Conclusiones  Futuras mejoras  Cambio en la dirección de circulación para una o más calles.  Influencia de los peatones en el sistema de tránsito vehicular.  Otros vehículos tales como motos o biciletas.

24 Modelo obtenido: anda bien Llegan a Rivadavia esquina Entre Ríos Av. Entre Ríos Av. Rivadavia Mitre Av. Callao A doblar por Rivadavia esquina Entre Ríos A seguir por Callao esquina Entre Ríos Tasa doblan por Rivadavia esquina Entre Ríos Tasa siguen por Callao esquina Entre Ríos Frec. doblan por Rivadavia esquina Entre Ríos Frec. siguen por Callao esquina Entre Ríos

25 Modelo obtenido Av. Entre Ríos Av. Rivadavia Mitre Av. Callao A doblar por Rivadavia esquina Entre Ríos A seguir por Callao esquina Entre Ríos Frec. doblan por Rivadavia esquina Entre Ríos Frec. siguen por Callao esquina Entre Ríos Variable de nivel Variable auxiliar Variable de flujo

26 Modelo obtenido Av. Entre Ríos Av. Rivadavia Mitre Av. Callao A doblar por Rivadavia esquina Entre Ríos A seguir por Callao esquina Entre Ríos Frec. doblan por Rivadavia esquina Entre Ríos Frec. siguen por Callao esquina Entre Ríos Variable de nivel Variable auxiliar Variable de flujo