Los sistemas de transporte inteligentes permiten a las personas tomar decisiones de viaje inteligentes, ya sea seleccionando una ruta alternativa para evitar un tráfico menor o averiguando la ruta de evacuación más segura durante un huracán.
Pero cantidades masivas de datos están desafiando la capacidad de estos sistemas para proporcionar información precisa y en tiempo real a los usuarios.
"Ahora tenemos nuevos flujos de datos sobre la dinámica del tráfico, como la velocidad del vehículo, el número de vehículos, la ubicación de los accidentes, etc., lo que da como resultado una gran cantidad de datos conectados", dice Lena Mashayekhy, profesora asistente de informática enla Universidad de Delaware.
Un equipo de investigación que incluye a Mashayekhy, junto con otros investigadores académicos y un líder técnico senior de Ford Motor Company, ha encontrado una forma de reducir esos datos para que puedan usarse en aplicaciones de sistemas de transporte inteligente ITS.
Su trabajo ha sido publicado como un artículo, "Algoritmos jerárquicos de ruta más corta dependientes del tiempo para enrutamiento de vehículos bajo ITS", en la edición de febrero de Transacciones IIE , y también ha sido seleccionado como artículo destacado de enero de 2016 en la revista Industrial Engineer.
Conocido como HTGD objetivo jerárquico dependiente del tiempo dirigido, el enfoque implica identificar "comunidades" similares en los datos de tráfico y luego encontrar la ruta más corta en el nivel más alto, reduciendo efectivamente el espacio de búsqueda al eliminar comunidades enteras que no seríanatravesado por el camino óptimo.
"Nuestro método logra un buen equilibrio entre la eficiencia o el costo de búsqueda y la efectividad o la optimización de la ruta", dice Mashayekhy.
"Creemos que la reducción significativa en los requisitos de memoria de HTGD en comparación con los de otros métodos actuales lo hace adecuado para ser incorporado en los sistemas de navegación de rutas de vehículos. Será especialmente valioso para determinar qué rutas están disponibles y cuáles no.- en la ruta de los vehículos de emergencia y la organización de evacuaciones por desastres naturales. "
Las extensas evaluaciones experimentales del enfoque propuesto en las redes de carreteras de Detroit, Nueva York y San Francisco han demostrado la eficiencia computacional y la precisión del método propuesto.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Delaware . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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