| dc.creator | Rogelez, Franz Joseph | |
| dc.creator | Molina Hernández, Ignacio | |
| dc.creator | Marín, Andrés Mauricio | |
| dc.date | 22 de abril de 2013 | |
| dc.date | 12 de junio de 2013 | |
| dc.date | 2013-06-01T07:00:00Z | |
| dc.date.accessioned | 2022-10-13T15:33:38Z | |
| dc.date.available | 2022-10-13T15:33:38Z | |
| dc.identifier | https://ciencia.lasalle.edu.co/tr/vol1/iss7/2 | |
| dc.identifier | https://ciencia.lasalle.edu.co/cgi/viewcontent.cgi?article=1066&context=tr | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/4185225 | |
| dc.description | Este artículo describe el prototipo de un sistema de semaforización inteligente que controla los tiempos de iluminación verde, roja y amarilla de los semáforos, con el objetivo de minimizar la congestión vehicular de la ciudad. El sistema aprende cómo se comporta el tráfico y sabe cómo condicionarlo con base en los algoritmos genéticos. Para esto realiza un seguimiento continuo del flujo vehicular y con esta información crea las primeras generaciones de tiempos para los semáforos. Luego revisa cuáles tiempos se adaptaron mejor al sistema, es decir, aquellos que minimizaron el tráfico, y, finalmente, a través del cruce y la mutación que provee el método de aprendizaje de los algoritmos genéticos que simulan un proceso evolutivo, controla el tráfico de la ciudad y ayuda a minimizar los tiempos de recorrido del sistema de transporte masivo Transmilenio. | |
| dc.description | This paper describes the prototype of an intelligent traffic light system that controls the green, red and yellow phases of traffic lights, with the purpose of minimizing traffic congestion in the city. The system learns traffic behavior and how to condition it based on genetic algorithms. For this purpose, the system continuously monitors traffic flow and, with this information, creates the first generations of traffic light timing. It then reviews which signal timings were best adapted to the system, that is, the ones that minimized traffic, and, finally, through crossover and mutation provided by the genetic algorithm learning method, simulating an evolutionary process, controls the city’s traffic and helps to minimize travel times in the Transmilenio mass transportation system. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | 10 - 29 | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad de La Salle. Ediciones Unisalle | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.rights | Acceso abierto | |
| dc.rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.subject | movilidad | |
| dc.subject | semaforización inteligente | |
| dc.subject | algoritmos genéticos | |
| dc.subject | inteligencia artificial | |
| dc.subject | Mobility, intelligent traffic light system, genetic algorithms, artificial intelligence | |
| dc.title | Sistema de semaforización inteligente en la ciudad de Bogotá para mejorar los tiempos de recorrido del sistema Transmilenio | |
| dc.type | Artículo de investigación | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 | |
| dc.type.redcol | http://purl.org/redcol/resource_type/ART | |
| dc.type.content | Text | |
| dc.type.coarversion | Versión publicada | |
| dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |
| dc.relation.citationstartpage | 10 | |
| dc.relation.citationendpage | 29 | |
| dc.identifier.instname | instname:Universidad de La Salle | |
| dc.identifier.reponame | reponame:Ciencia Unisalle | |
| dc.identifier.repo.url | repourl:https://ciencia.lasalle.edu.co/ | |
| dc.relation.ispartofcitationissue | 7 | |
| dc.relation.ispartofjournal | Traza | |
| dc.title.translated | Intelligent Traffic Light System in Bogotá for Improving Travel Times in the Transmilenio System | |
