La simulación de tráfico o la simulación de sistemas de transporte es el modelado matemático de sistemas de transporte (p. ej., cruces de autopistas, rutas arteriales, rotondas, sistemas de red del centro, etc.) mediante la aplicación de software informático para ayudar a planificar, diseñar y operar mejor los sistemas de transporte. . [1] La simulación de sistemas de transporte comenzó en la década de 1950, [2] y es un área importante de disciplina en la ingeniería de tráfico y la planificación del transporte en la actualidad. Varias agencias de transporte nacionales y locales, instituciones académicas y empresas consultoras utilizan la simulación para ayudar en la gestión de las redes de transporte.
La simulación en el transporte es importante porque puede estudiar modelos demasiado complicados para el tratamiento analítico o numérico, puede usarse para estudios experimentales, puede estudiar relaciones detalladas que podrían perderse en el tratamiento analítico o numérico y puede producir demostraciones visuales atractivas de escenarios presentes y futuros.
Para comprender la simulación es importante comprender el concepto de estado del sistema , que es un conjunto de variables que contiene suficiente información para describir la evolución del sistema a lo largo del tiempo. [3] El estado del sistema puede ser discreto o continuo . Los modelos de simulación de tráfico se clasifican según el tiempo, el estado y el espacio discretos y continuos. [4]
Los métodos de simulación en el transporte pueden emplear una selección de teorías, que incluyen probabilidad y estadística, ecuaciones diferenciales y métodos numéricos.
Uno de los primeros modelos de simulación de eventos discretos es la simulación de Monte Carlo , donde se utiliza una serie de números aleatorios para sintetizar las condiciones del tráfico. [5]
A esto le siguió el modelo de autómata celular que genera aleatoriedad a partir de reglas deterministas.
Los métodos más recientes utilizan simulación de eventos discretos o simulación de tiempo continuo . Los modelos de simulación de eventos discretos son tanto estocásticos (con componentes aleatorios) como dinámicos (el tiempo es una variable). Las colas de un solo servidor, por ejemplo, se pueden modelar muy bien mediante simulación de eventos discretos, ya que los servidores suelen estar en una única ubicación y, por lo tanto, son discretos (por ejemplo, semáforos ). La simulación de tiempo continuo, por otro lado, puede resolver la deficiencia de la simulación de eventos discretos donde se requiere que el modelo tenga trayectorias de entrada, estado y salida dentro de un intervalo de tiempo. El método requiere el uso de ecuaciones diferenciales , específicamente métodos de integración numérica. [6] Estas ecuaciones pueden variar desde métodos simples, como el método de Euler , hasta métodos de series de Taylor de orden superior , como el método de Heun y Runge-Kutta . [7]
Una clase de modelos microscópicos de tiempo continuo, conocidos como modelos de seguimiento de automóviles , también se basan en ecuaciones diferenciales. Los modelos importantes incluyen Pipes, el modelo de controlador inteligente y el modelo de Gipps . Modelan el comportamiento de cada vehículo ("microscópico") para ver sus implicaciones en todo el sistema de tráfico ("macroscópico"). El empleo de un método numérico con un modelo de seguimiento de automóviles (como el de Gipps con el de Heun) puede generar información importante para las condiciones del tráfico, como retrasos en el sistema e identificación de cuellos de botella.
Los métodos mencionados anteriormente se utilizan generalmente para modelar el comportamiento de un sistema existente y, a menudo, se centran en áreas de interés específicas bajo una variedad de condiciones (como un cambio en el diseño, cierres de carriles y diferentes niveles de flujo de tráfico). La planificación y la previsión del transporte se pueden utilizar para desarrollar una comprensión más amplia de las demandas de tráfico en un área geográfica amplia y predecir niveles de tráfico futuros en diferentes enlaces (secciones) de la red, incorporando diferentes escenarios de crecimiento, con circuitos de retroalimentación para incorporar el efecto de la congestión. sobre la distribución de viajes.
Los modelos de simulación de tráfico son útiles desde una perspectiva microscópica, macroscópica y, en ocasiones, mesoscópica. La simulación se puede aplicar tanto a la planificación del transporte como al diseño y las operaciones del transporte. En la planificación del transporte, los modelos de simulación evalúan los impactos de los patrones de desarrollo urbano regional en el desempeño de la infraestructura de transporte. Las organizaciones de planificación regional utilizan estos modelos para evaluar escenarios hipotéticos en la región, como la calidad del aire, para ayudar a desarrollar políticas de uso del suelo que conduzcan a viajes más sostenibles . Por otro lado, el modelado de las operaciones y el diseño del sistema de transporte se centra en una escala más pequeña, como un corredor de carreteras y puntos de aprisionamiento. Se investigan los tipos de carriles, la sincronización de las señales y otras cuestiones relacionadas con el tráfico para mejorar la eficacia y eficiencia del sistema local. [8] Si bien ciertos modelos de simulación están especializados para modelar operaciones o planificación de sistemas, ciertos modelos tienen la capacidad de modelar ambos hasta cierto punto.
Ya sea para planificación o para operaciones de sistemas, las simulaciones se pueden utilizar para una variedad de modos de transporte .
El transporte terrestre, tanto de pasajeros como de mercancías, es quizás el área donde la simulación se utiliza más ampliamente. La simulación se puede llevar a cabo a nivel de corredor o a nivel de red de carreteras más compleja para analizar la planificación, el diseño y las operaciones, como retrasos, contaminación y congestión. Los modelos de transporte terrestre pueden incluir todos los modos de transporte por carretera, incluidos vehículos, camiones, autobuses, bicicletas y peatones. En los modelos de tráfico rodado tradicionales, la representación agregada del tráfico se utiliza normalmente cuando todos los vehículos de un grupo particular obedecen las mismas reglas de comportamiento; En la microsimulación, se incluyen el comportamiento del conductor y el rendimiento de la red para que se puedan examinar problemas de tráfico completos (p. ej., sistema de transporte inteligente , ondas de choque). [9]
El ferrocarril es un medio de transporte importante tanto para mercancías como para pasajeros. Modelar ferrocarriles para el movimiento de mercancías es importante para determinar la eficiencia operativa y racionalizar las decisiones de planificación. [10] La simulación de carga puede incluir aspectos tales como carriles exclusivos para camiones, flujo de mercancías, capacidad de corredores y sistemas, asignación de tráfico/flujo de red y planes de carga que implican la previsión de la demanda de viajes. [11]
El transporte marítimo y aéreo presenta dos áreas importantes para la economía. La simulación marítima incluye principalmente el modelado de terminales de contenedores , que se ocupa de la logística del manejo de contenedores para mejorar la eficiencia del sistema. La simulación del transporte aéreo implica principalmente el modelado de las operaciones de la terminal del aeropuerto (manejo de equipaje, control de seguridad) y operaciones de la pista .
Además de simular modos individuales, a menudo es más importante simular una red multimodal , ya que en realidad los modos están integrados y representan más complejidades que cada modo individual puede pasar por alto. La simulación de redes intermodales también puede comprender mejor el impacto de una determinada red desde una perspectiva integral para representar con mayor precisión su impacto y lograr importantes implicaciones políticas. Un ejemplo de simulador intermodal es Commuter, desarrollado por Azalient, que introduce la elección dinámica de ruta y modo por parte de los agentes durante la simulación; este tipo de modelado se conoce como nanosimulación, ya que considera la demanda y los viajes con un nivel de detalle más fino que la microsimulación tradicional. .
La simulación en el transporte también se puede integrar con la simulación del entorno urbano, donde se simula una gran área urbana que incluye redes de carreteras, para comprender mejor el uso del suelo y otras implicaciones de planificación de la red de tráfico en el entorno urbano.
El software de simulación [12] está mejorando de diferentes maneras. Con los nuevos avances en matemáticas, ingeniería e informática, los programas de software de simulación son cada vez más rápidos, más potentes, más detallados y más realistas. [13]
Los modelos de transporte generalmente se pueden clasificar en modelos microscópicos, mesoscópicos, macroscópicos y metascópicos. Los modelos microscópicos estudian elementos individuales de los sistemas de transporte, como la dinámica de los vehículos individuales y el comportamiento de los viajeros individuales. Los modelos mesoscópicos analizan los elementos de transporte en pequeños grupos, dentro de los cuales los elementos se consideran homogéneos. Un ejemplo típico es la dinámica del pelotón de vehículos y el comportamiento de viaje a nivel de los hogares. Los modelos macroscópicos abordan características agregadas de los elementos de transporte, como la dinámica del flujo de tráfico agregado y el análisis de la demanda de viajes a nivel zonal.
Los modelos de microsimulación rastrean los movimientos de vehículos individuales en segundos o subsegundos. La microsimulación se basa en números aleatorios para generar vehículos, seleccionar decisiones de ruta y determinar el comportamiento. Debido a esta variación, es necesario ejecutar el modelo varias veces con diferentes semillas de números aleatorios para obtener la precisión deseada. Habrá un período de "calentamiento" antes de que el sistema alcance un estado estable, y este período debe excluirse de los resultados.
Los modelos de microsimulación suelen producir dos tipos de resultados: visualizaciones animadas y resultados numéricos en archivos de texto. Es importante comprender cómo el software ha acumulado y resumido los resultados numéricos para evitar interpretaciones incorrectas. La animación puede permitir al analista evaluar rápidamente el desempeño, sin embargo, se limita a comparaciones cualitativas. El principal indicio de un problema que se puede ver en una animación es la formación de colas persistentes.
Las 'Medidas de Efectividad' (MOE) pueden calcularse o definirse de una manera única para cada programa de simulación. Los MOE son las estadísticas de desempeño del sistema que categorizan el grado en que una alternativa particular cumple con los objetivos del proyecto. Los siguientes MOE son los más comunes al analizar modelos de simulación:
Otras métricas comúnmente reportadas por las herramientas de simulación de tráfico incluyen: .
El resultado de un modelo de microsimulación es diferente del del Manual de capacidad de carreteras federales (HCM) de EE. UU. Por ejemplo, la mayoría de los procedimientos HCM suponen que la operación de una intersección no se verá afectada por las condiciones de una carretera adyacente (con la excepción de las autopistas HCS 2000). Esta suposición estaría en contradicción con las “congestiones” y las largas colas desde un lugar que interfieren con otro lugar.
El HCM 2010 proporciona una guía revisada sobre qué tipos de resultados del software de simulación de tráfico son más adecuados para el análisis y la comparación con el HCM, por ejemplo, trayectorias de vehículos y resultados sin procesar del detector de bucle.
En HCM el retraso se utiliza para estimar el nivel de servicio (LOS) para las intersecciones. Sin embargo, existen claras diferencias entre la forma en que los programas de microsimulación y el HCM definen el retraso. El HCM basa su retraso en el flujo ajustado utilizando el retraso de control medio para el período más alto de 15 minutos dentro de una hora. La distinción entre retraso total y retraso de control es importante. El retraso de control es cuando un control de señal hace que un grupo disminuya la velocidad o se detenga. Es importante consultar la documentación del software para comprender cómo calcula el retraso. Para utilizar resultados de microsimulación para encontrar LOS, el retraso debe acumularse en intervalos de 15 minutos y promediarse en varias ejecuciones con diferentes semillas aleatorias. Debido a que el HCM utiliza un flujo ajustado, otra forma de comparar el retraso es dividir el volumen máximo de 15 minutos de entrada de la simulación por el factor de hora pico (PHF) para aumentar el volumen de la simulación.
HCM 2000 define una cola como una fila de vehículos, bicicletas o personas que esperan ser atendidas por el sistema en la que el caudal desde el frente de la cola determina la velocidad promedio dentro de la cola. Los vehículos que se mueven lentamente o las personas que se unen al final de la cola generalmente se consideran parte de la cola. Estas definiciones son algo relativas y pueden resultar ambiguas. En la mayoría de los programas de microsimulación, la longitud de la cola no puede exceder la capacidad de almacenamiento para ese área de giro o carril. Los desbordamientos hacia el enlace adyacente o fuera de la red generalmente no se tienen en cuenta, aunque esto pueda afectar los resultados. (Si este es el caso, una solución alternativa puede ser ignorar temporalmente esos efectos y ampliar la red o el área de almacenamiento del enlace para incluir la longitud máxima de la cola) .