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La asignación de tráfico es un componente fundamental de muchas herramientas de planificación del transporte urbano. Se utiliza para determinar cómo se distribuye el tráfico sobre una red de transporte. Estudiamos la tarea de calcular asignaciones de tráfico para el transporte público: Dada una red de transporte público, un horario, capacidades de vehículos y una demanda (es decir, una lista de pasajeros, cada uno con un origen, destino y hora de salida asociada), el objetivo es predecir el flujo de pasajeros resultante y la carga correspondiente de cada vehículo. La simulación estocástica microscópica de pasajeros individuales es un enfoque estándar, pero computacionalmente costoso. Briem et al. (2017) han demostrado que una adaptación ingeniosa del Algoritmo de Escaneo de Conexiones (CSA) puede llevar a algoritmos de asignación de tráfico altamente eficientes, pero ignora las capacidades de los vehículos, lo que resulta en vehículos sobrecargados. Tomando su trabajo como punto de partida, aquí proponemos un nuevo modelo ampliado que garantiza asignaciones factibles en términos de capacidad e incorpora efectos de congestión dinámica en la red, como vehículos abarrotados, embarque denegado y retrasos en el tiempo de permanencia. Además, también incorporamos el aprendizaje y la adaptación de los pasajeros individuales basados en su experiencia con la red. Las aplicaciones incluyen el estudio de la evolución de los tiempos de viaje percibidos como resultado de la adaptación, el impacto de un aumento en la capacidad o los efectos en la red debido a cambios en el horario, como la adición o eliminación de un servicio o de toda una línea. El marco propuesto ha sido evaluado experimentalmente con redes de transporte público de G"ottingen y Stuttgart (Alemania). La simulación resulta ser altamente eficiente. En un PC estándar, el cálculo de una asignación de tráfico tarda solo unos segundos por día de simulación.
Patzner et al. (Mon,) estudiaron esta cuestión.