Algoritmo para la planeación y optimización de rutas de una troncal del Sistema de Transporte Masivo Metrolínea

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dc.contributor.advisorMoncada Guayazán, Camilo Enrique
dc.contributor.authorMerchán García, José Luis
dc.contributor.authorPalencia Hernández, Nathalia Carolina
dc.contributor.cvlacMoncada Guayazán, Camilo Enrique [0000062838]spa
dc.contributor.researchgateMoncada Guayazán, Camilo Enrique [Camilo_Moncada_Guayazan2]spa
dc.coverage.campusUNAB Campus Bucaramangaspa
dc.coverage.spatialBucaramanga (Santander, Colombia)spa
dc.date.accessioned2022-03-28T16:24:04Z
dc.date.available2022-03-28T16:24:04Z
dc.date.issued2021-12-09
dc.degree.nameIngeniero Mecatrónicospa
dc.description.abstractEs pertinencia del proyecto radica en plantear una solución que permita mejorar el desempeño del SITM desde la alternativa en la planeación de las rutas del sistema con el objetivo de usar de manera eficiente los recursos que tiene el sistema de transporte flota de buses, tiempo de rutas, etc. El presente proyecto apunta a abordar la problemática de los sistemas integrados de transporte masivo (SITM) adoptados en Colombia actualmente, la apreciación de la población respecto a estos sistemas en ciudades como Bucaramanga y Bogotá D.C. no es favorable en cuanto a la congestión, la sobrepoblación al interior de los buses que componen el sistema, demora en las rutas y otros problemas. Por ejemplo, en Bucaramanga en el año 2012 se comentó de mala planeación de rutas, Martínez (2012) citando: “Los trasbordos prolongados, que repercuten en un mayor tiempo de viaje, son de los aspectos que más rechazo causan entre los usuarios...”. Este trabajo expone el proceso de concepción del desarrollo de la idea, el diseño de las estrategias, modelos y artefactos que componen el STM Metrolínea con su implementación en software y una evaluación mediante simulación el STM Metrolínea.spa
dc.description.abstractenglishThe relevance of the project lies in proposing a solution that allows improving the performance of the SITM from the alternative in the planning of the system's routes with the objective of efficiently using the resources that the transport system has, the bus fleet, route time , etc. This project aims to address the problem of integrated mass transportation systems (SITM) currently adopted in Colombia, the appreciation of the population regarding these systems in cities such as Bucaramanga and Bogotá D.C. It is not favorable in terms of congestion, overcrowding inside the buses that make up the system, delays on routes and other problems. For example, in Bucaramanga in 2012, Martínez (2012) commented on poor route planning, citing: "Prolonged transfers, which result in longer travel times, are one of the aspects that cause the most rejection among users..." . This work exposes the process of conception of the development of the idea, the design of the strategies, models and artifacts that make up the STM Metrolínea with its implementation in software and an evaluation by means of simulation of the STM Metrolínea.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.learningmodalityModalidad Presencialspa
dc.description.tableofcontents1. INTRODUCCIÓN ................................................................................. 9 2. JUSTIFICACIÓN ................................................................................ 10 3. OBJETIVOS ....................................................................................... 11 3.2 Objetivos específicos ......................................................................... 11 4. ESTADO DEL ARTE .......................................................................... 12 4.1 Planeación dinámica e inteligente de rutas para sistemas de transporte BRT [1]: ... 12 4.2 A multi-agent system for urban traffic and buses regularity control [2]: .................. 12 4.3 A discrete model of TransMilenio station occupation: Representation and algorithms. Universidad Distrital Francisco José Caldas, Bogotá, Colombia Y [3]:.............................. 13 4.4 Análisis y Modelado y Simulación de tráfico vehicular mediante sistemas multi-agente [4]: .................................................................................................................................... 13 4.6Estudio de variables operacionales actuales ruta troncal Lagos Quebradaseca del STM. Metrolínea S.A. [10]: ........................................................................................................ 13 4.7 Influencia de la implantación del sistema integrado de transporte masivo-Metrolínea en los procesos de planeación local. Estudio de caso: fase 1 y 2- Metrolínea en el área Metropolitana de Bucaramanga. [11]: ............................................................................. 14 5. MARCO TEÓRICO ............................................................................. 15 5.1 Agente. [13] ................................................................................................................ 15 5.2 Sistemas Multi-agentes [15] ....................................................................................... 15 5.3 Interacciones [16] ....................................................................................................... 16 5.4 Atributos [14] ............................................................................................................. 18 5.5 Sistema de transporte público (STP) .......................................................................... 19 5.6 Metrolínea [6]. ............................................................................................................ 19 5.7 Rutas [6]. ..................................................................................................................... 20 5.7.1 Ruta T4: ................................................................................................................ 20 5.7.2 Ruta T2: ................................................................................................................ 21 5.8 Recorrido [6] ............................................................................................................... 22 5.9 Algoritmo [18]. ........................................................................................................... 23 5.10 Anylogic [20]. ............................................................................................................ 24 5.11 Sensores Celular Xiaomi redmi note 9:[20] .............................................................. 26 6. METODOLOGÍA................................................................................. 29 7. DESARROLLO ................................................................................... 30 7.1 Adquisición de datos: ................................................................................................. 30 7.1.1 Toma de datos: .................................................................................................... 30 8. SELECCIÓN SOFTWARE MULTI-AGENTE ...................................... 39 9. MODELO MULTI-AGENTE ................................................................ 42 9.1 VISIÓN GENERAL DEL MODELO PROPUESTO ............................................................. 42 9.2 AGENTES ..................................................................................................................... 43 9.2.1 Agente administrador .......................................................................................... 43 9.2.2 Agente estación ................................................................................................... 43 9.2.3 Agente bus ........................................................................................................... 44 9.3 INTERACCIONES ENTRE AGENTES .............................................................................. 44 9.3.1 Asignación de ruta: .............................................................................................. 44 9.3.2 Cambio de frecuencia: ......................................................................................... 44 9.3.3 Llegada y salida administración: .......................................................................... 45 9.3.4 Cambio de flota: ................................................................................................... 45 9.3.5 Preparación de usuarios: ..................................................................................... 45 9.3.6 Llegada y salida de estación: ............................................................................... 45 9.4 IMPLEMENTACIÓN Y SIMULACIÓN DEL MODELO ...................................................... 45 9.5 Administrador ............................................................................................................. 46 9.6 Estación sur norte y norte sur .................................................................................... 47 9.7 BUS ............................................................................................................................. 50 9.8 USUARIO ..................................................................................................................... 54 9.9 SOLICITUD ................................................................................................................... 54 9.10 MAIN ......................................................................................................................... 54 9.11 DETALLES RELEVANTES DE LA IMPLEMENTACIÓN ................................................... 56 9.11.1 TIEMPOS DE VIAJE ............................................................................................. 56 9.11.2 TIEMPOS DE ESPERA EN ESTACIÓN ................................................................... 57 9.11.3 CREACIÓN DE AGENTES TIPO ESTACIÓN ........................................................... 57 9.11.4PROBABILIDAD DE DESTINO DE LOS USUARIOS ................................................. 57 9.11.5 AFLUENCIA DE PASAJEROS ................................................................................ 57 9.12 Resultados de la simulación ..................................................................................... 58 10. RESULTADOS TOMA DE DATOS .................................................... 60 10.1 TOMA DE DATOS EN LA APLICACIÓN Y MANUALMENTE: ........................................ 60 10.1.1 Datos tomados con la aplicación velocímetro GPS: .......................................... 60 10.1.2 Datos promedio de espera en cada estación mañana y tarde: ......................... 62 11. OPTIMIZACIÓN ................................................................................. 66 11.1 Planteamiento del problema de optimización Rutas Metrolínea. ........................... 66 11.2 Resultados de la simulación de la optimización ....................................................... 71 12. CONCLUSIONES ............................................................................... 80 13. TRABAJOS FUTUROS ...................................................................... 82spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UNABspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.unab.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/16078
dc.language.isospaspa
dc.publisher.facultyFacultad Ingenieríaspa
dc.publisher.grantorUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.publisher.programPregrado Ingeniería Mecatrónicaspa
dc.relation.referencesPáez, J. (2017). Planeación dinámica e inteligente de rutas para sistemas de transporte BRT (Tesis de maestría), Universidad Pontificia Javeriana, Bogotá, Colombia.spa
dc.relation.referencesTlig Mohamed,Bhouri Neila.(2011). A multi-agent system for urban traffic and buses regularity control. Volumen 20. En Procedia social and behavioral sciences (896-905). online: elsevier.comspa
dc.relation.referencesRojas Sergio, Rodríguez Camilo. (2014). A discrete model of Transmilenio station occupation representation and algorithms (Artículo), Universidad Distrital Francisco José Caldas, Bogotá, Colombia.spa
dc.relation.referencesPlata,F. Ramírez,C.(2018). Análisis, modelado y simulación de tráfico vehicular mediante sistemas multiagentes. (Tesis pregrado), Centro universitario UAEM Valle de México, Atizapan de Zaragoza,Méxicospa
dc.relation.references[5]. Peña,C. Velasco,K. Cardona,P.(2018). A delay at bus stopsof Metrolínea transport system, based on parameters measured”in situ”. Case study Bucaramanga-Colombia. En Sciencedirect, transportation research procedia 33 (227-234) online: Elsevier.comspa
dc.relation.referencesPalencia, N Merchán, J. (2019). Estudiantes Universidad Autónoma de Bucaramanga. Programa de Ingeniería Mecatrónica. Bucaramanga: UNAB.spa
dc.relation.referencesInteligencia Colectiva y Sistemas de Recomendación Máster Propio en Data Science y Big Data [en línea]. En: Sistemas multi-agente.II Edición: 2017-2018. Disponible en ninternet: file:///C:/Users/Asus/Downloads/3%20Sistemas%20Multiagente.pdfspa
dc.relation.referencesW. Wang, J. Liu and X. Jiang. (2009). A Multi-agent Model for Optimizing Train Formation Plan. En Second International Conference on Information and Computing Science (256-259). Manchester,spa
dc.relation.referencesLópez,S.Mesa,J. DETERMINACIÓN DE LOS PARÁMETROS DE TRÁNSITO DEL CORREDOR DE LA AUTOPISTA DESDE LA PUERTA DEL SOL HASTA QUEBRADA SECA UTILIZANDO EL PROGRAMA VISSIM (Tesis pregrado), Universidad Pontificia Bolivariana, Bucaramanga, Colombia.spa
dc.relation.referencesHerrera,O.(2012).Estudio de variables operacionales actuales ruta troncal lagos Quebradaseca del STM. Metrolínea S.A. (Tesis pregrado), Universidad Pontificia Bolivariana seccional Bucaramanga, Bucaramanga-Colombia.spa
dc.relation.referencesReyes, A. INFLUENCIA DE LA IMPLANTACIÓN DEL SISTEMA INTEGRADO DE TRANSPORTE MASIVO-METROLÍNEA EN LOS PROCESOS DE PLANEACIÓN LOCAL. (Tesis pregrado), Universidad Colegio Mayor nuestra señora del Rosario, Bogotá, Colombia.spa
dc.relation.referencesJaimes. E. Informe de gestión primer trimestre año 2019 Metrolínea. Online: https://www.metrolinea.gov.co/v3.0/sites/default/files/3informe_de_gestion_ier_tri mestre_2019.pdfspa
dc.relation.references4th ACM Conference on intelligent user interfaces. 1998. Online: http://www.afit.af.mil/workshops/iui.htmlAgent-based information retrieval. 1998.spa
dc.relation.referencesF. Alonso, J.L. Fuertes, L. Martínez and H. Soza. "Measuring the Social Ability of Software Agents". Proceedings of the 6th ACIS International Conference on Software Engineering. Research, Management & Applications (SERA 2008), pp. 3-10. IEEE Computer Society. August, 2008.spa
dc.relation.referencesGarrido.Leonardo. Agentes Inteligentes y sistemas multiagente. Tecnológico de Monterrey. Online: http://newton.azc.uam.mx/mcc/01_esp/08_sitios/micai_06/TUTORIALS/06_GAR RIDO_AGENTES.PDFspa
dc.relation.referencesMoovit.Paradas Metrolínea Online: https://moovitapp.com/index/es419/transporte_p%C3%BAblico-Metrolinea-Bucaramanga-site_37944173-4324 fecha: 9 de diciembre del 2021spa
dc.relation.referencesDelgado, F. J. (s.f.). ALGORITMOS RESUELTOS CON DIAGRAMAS DE FLUJO Y PSEUDOCÓDIGO. Aguascalientes: UAAspa
dc.relation.referencesLinares.Iván. Xatakandroid. Xiaomiredmi 9c. Online: https://www.xatakandroid.com/analisis/xiaomi-redmi-9c-analisis-caracteristicasprecio-especificacionesspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
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dc.subject.keywordsMechatronicspa
dc.subject.keywordsMasive transport systemspa
dc.subject.keywordsRoute planningspa
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dc.subject.keywordsStation agentsspa
dc.subject.lembMecatrónicaspa
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dc.subject.proposalMetrolíneaspa
dc.subject.proposalSistema de transporte masivospa
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dc.titleAlgoritmo para la planeación y optimización de rutas de una troncal del Sistema de Transporte Masivo Metrolíneaspa
dc.title.translatedAlgorithm for the planning and optimization of routes of a trunk of the Metroline Mass Transportation Systemspa
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