Los algoritmos que optimizan semáforos
Los algoritmos genéticos, una técnica matemática, han servido para optimizar los semáforos de las Ramblas de Santa Cruz de Tenerife gracias a una tesis del Doctor Javier Sánchez, dirigida en el CICEI por los Doctores Enrique Rubio y Manuel Galán.
El tiempo que transcurre entre la apertura y cierre de un semáforo al tráfico es de vital importancia en algunas ciudades, puesto que su mala sincronización con otros semáforos de la misma zona puede provocar, en muchos casos, un caos circulatorio, lo que hace que no se rentabilicen las infraestructuras viarias que se construyen. Bajo esta idea se puso en marcha en el Centro de Innovación para la Sociedad de la Información (CICEI), centro de investigación de la ULPGC, una tesis doctoral dirigida por los Doctores Enrique Rubio y Manuel Galán, y donde el Doctor Javier Sánchez se basó en los algoritmos genéticos para experimentar en distintas ciudades la mejor programación de los semáforos.
Finalmente, el Ayuntamiento de Santa Cruz de Tenerife accedió a que se trabajara en una zona muy concreta de la ciudad, Las Ramblas, en donde se localizan distintas intersecciones viarias con sus respectivos semáforos. “Con esta investigación se pretendía buscar el mayor rendimiento de los semáforos, para sacar el máximo partido a una infraestructura viaria”, señala el doctor Javier Sánchez.
La técnica escogida fue la de los algoritmos genéticos, algo totalmente novedoso, ya que siendo una técnica clásica de optimización de recursos, nunca se había combinado con simulación de tráfico basada en autómatas celulares y ejecutados sobre un ordenador paralelo de gran potencia, tipo Cluster Beowulf, diseñado y montado en el CICEI, y que consta de varios ordenadores convencionales que trabajan en paralelo para simular muchos de los parámetros del tráfico.
Los mejor adaptados
Los algoritmos genéticos son una línea de investigación en la que trabaja desde hace varios años el CICEI, y se basa en la Ley de Darwin, donde se defiende que en la Naturaleza los seres vivos mejor dotados son los que sobreviven, y éstos se van imponiendo en las siguientes generaciones, haciéndolas, cada vez, mejores, y en el límite, óptimas. “Los algoritmos se basan en esto mismo, pero en vez de ser los seres vivos los que evolucionan, son las posibles soluciones a un problema, como es el tiempo de apertura de un semáforo”, indica Javier Sánchez. “Estas soluciones surgen de las distintas combinaciones de parámetros que se van testando. Así, las soluciones que dan mejores resultados tienen más posibilidades de ‘vivir’, y se cruzan entre ellas, sufren mutaciones e interaccionan para llegar a soluciones cada vez mejores”.
Este modelo único de investigación que ha utilizado la combinación de los algoritmos genéticos y simulación basada en los autómatas celulares (conjunto de elementos que interactúan entre ellos siguiendo un número de reglas que se fijan a priori) le ha valido al CICEI el reconocimiento internacional en materia de innovación e investigación, que se ha traducido en un gran impacto en revistas especializadas de todo el mundo. Un aspecto importante de este modelo es su flexibilidad para optimizar los semáforos teniendo en cuenta parámetros de ahorro energético, reducción de contaminación de gases con efecto invernadero, reducción de contaminación acústica, etc. En ese punto de ampliación del modelo se encuentra actualmente esta línea de investigación del CICEI.
