Desarrollo de algoritmos de toma de decisi´on aplicados a las ciudades inteligentes

78 Pages·2015·0.7 MB·Spanish

UNIVERSIDAD POLITE´CNICA DE MADRID
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ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIERIA Y
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SISTEMAS DE TELECOMUNICACION
Desarrollo de algoritmos de toma de
decisio´n aplicados a las ciudades
inteligentes
Autor
David Go´mez Sa´nchez-Pascuala
Tutores
Dr. Jose´-Ferna´n Mart´ınez Ortega
Dra. Juana Sendra Pons
Abril 2015
A Todosaquellosquealgu´nbien mehanhecho.
Agradecimientos
A mi familia, por estar siempre a mi lado en los buenos y en los malos momentos y
demostrarmecadad´ıa su amor.
A mis amigos, por todos los buenos momentos que hemos vivido, y que tantas
alegr´ıasya´nimosmehandado.
A mis compan˜eros de ma´ster y del CITSEM, por haberme tratado siempre tan bien
y por haberme dado su apoyo y a´nimos cuando lo he necesitado, demostra´ndome lo
grandesqueson comocompan˜erosycomo personas.
A los profesores del ma´ster, por haberme ensen˜ado conocimientos u´tiles tanto para
la realizacio´n deeste trabajocomo paramivida profesionalengeneral.
Finalmente,quierodarlasgraciasalostutoresdemiTFM,JuanayJose´-Ferna´n,por
haberestado conmigo mirando siempre por mi bien,y por todo lo que habe´ishecho por
m´ı, queno espoco,y oslo agradecere´ siempre.
Muchasgraciasa Todosportodo.
III
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Indice general
1. Introduccio´n 1
1.1. Motivacio´n y contribucio´n principal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2. Organizacio´ndelTFM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2. Conceptosde CiudadInteligentey SistemasInteligentesde Transporte 4
2.1. CiudadInteligente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.2. Sistemas InteligentesdeTransporte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3. El procesodetomade decisio´ny estadodelartede losalgoritmos 18
3.1. El procesode tomadedecisio´n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.2. Estado delarte delos algoritmosdetomade decisio´n . . . . . . . . . . . . 22
4. Propuesta de un algoritmo de toma de decisio´n aplicado a los Sistemas
InteligentesdeTransporte 33
4.1. Ca´lculo delos pesosde loscriterios y alternativas . . . . . . . . . . . . . . 35
4.2. Comprobacio´ny ca´lculo perio´dicode lospesosdelas alternativas . . . . . 37
5. Implementacio´ndelalgoritmo detoma dedecisio´npropuesto 39
6. Aplicacio´ndelme´todopropuestoa los SistemasInteligentesdeTransporte 50
6.1. Escenario de uncaso real:sistema inteligentede gestio´ndeltra´fico . . . . 50
6.2. Validacio´ndelalgoritmo propuesto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
7. Conclusionesy trabajofuturo 61
8. Referencias 63
IV
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Indice de figuras
1. ConceptodeCiudadInteligente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2. Esquemadeunsistema desema´foro deentradaalas autopistas[24]. . . 13
3. Centro degestio´nde veh´ıculoscomerciales[25]. . . . . . . . . . . . . . . 15
4. Vista delmapadeBUSVIEW[26]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
5. Veh´ıculoauto´nomodesarrolladoporla UniversidaddeOhio[28]. . . . . . 17
6. Proceso generaldetomade decisio´n. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
7. Diagramadeflujo delalgoritmopropuesto. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
8. Ejemplodeevolucio´n dealternativascon eltiempo. . . . . . . . . . . . . . 38
9. Escenario de aplicacio´ndelalgoritmodetoma dedecisio´n propuesto. . . . 51
10. Datos histo´ricos mensuales de la A-3 respecto a la densidad de tra´fico
(arriba a la izquierda), velocidad media (arriba a la derecha) y ocupacio´n
(abajo). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
11. Evolucio´n delasalternativascon eltiempo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
V
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Indice de tablas
1. Escala depesosparalascomparacionesporpares . . . . . . . . . . . . . 24
2. Escala denu´merosdifusostriangularesdelalgoritmo propuesto . . . . . . 36
3. Pesos delas alternativasparacadacriterio y periodo . . . . . . . . . . . . 38
4. Intervalosde loscriterios y pesosdifusosasociados . . . . . . . . . . . . . 53
5. Intervalosde loscriterios y pesosdifusosasociados . . . . . . . . . . . . . 55
6. Valores de los criterios para el ejemplo, media y porcentaje respecto al
ma´ximo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
7. Diferencias porparesdelos criterios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
8. Matriz depesosdifusoscomparadosporparesdelos criterios . . . . . . . 56
9. Vectoresde mediasgeome´tricas(r˜) ypesosdifusos(w˜ )de loscriterios . 57
i i
10. Promedio de los pesos difusos relativos de cada criterio y pesos normali-
zados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
11. Diferencias y pesos por pares de las alternativas respecto a la densidad
de tra´fico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
12. Vectores de mediasgeome´tricas (r˜) y pesos difusos (w˜ ) de las alternati-
i i
vas con respecto ala densidaddetra´fico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
13. Promedio de los pesos difusos relativos de cada alternativa con respecto
a la densidadde tra´fico ypesosnormalizados. . . . . . . . . . . . . . . . . 59
14. Pesos normalizados de los criterios y de las alternativas con respecto a
los criterios y pesosfinalesdelasalternativas. . . . . . . . . . . . . . . . . 59
15. Pesos finalesdelas alternativascalculadosen cuatro instantesdetiempo . 60
VI
Lista de Ecuaciones
(1). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
(2). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
(3). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
(4). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
(5). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
(6). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
(7). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
VII
Abstract
This master thesis is framed under Smart Cities environment. A Smart City can be
defined as the use of Information and Communication Technologies to make the critical
infrastructure components and services of a city more intelligent, interconnected and
efficient and citizens can be also more aware of them. Smart City is a new concept
which presents a novel set of design challenges that must be addressed. Two important
challengesarethe changeablecontextandthe uncertaintyofcontext information.
One of the essential parts of Smart Cities, which enables to address these challen-
ges,aredecisionmakingmechanisms.Basedontheinformationcollectedofthecontext,
these systems can be configured to change its behavior whenever certain changes are
detected, so that they can adapt themselves and response to the current situation pro-
perly.
This master thesis is aimed at developing decision making algorithms under Smart
Cities framework. In particular, a decision making algorithm which addressesthe above-
mentioned challenges and that can be applied to one of the main categories of Smart
Cities, named Intelligent Transportation Systems, has been designed and implemented.
Todo so, MATLABsoftwarehasbeenused.
This project is mainly structured in two parts: a theoretical part and a practical part.
In theoretical part, basic ideas about the concept of Smart Cities and Intelligent Trans-
portationSystemsaregiven,aswellastheconceptofdecisionmaking.Thestepsofthe
decision making procedure are also explained and a state of the art of existing decision
makingalgorithmsis provided.
VIII
On the other hand, the second part of this project is totally original. In this part, the
author propose a decision making algorithm that can be applied to Intelligent Transpor-
tation Systems and develops the implementation of the algorithm in MATLAB. Finally, to
showtheoperationofthealgorithm,itisvalidatedinanapplicationscenarioconsistingin
a smarttraffic managementsystem.
IX
Resumen
Este trabajoseenmarcadentrodela´mbitodelasCiudadesInteligentes.UnaCiudad
Inteligente se puede definir como aquella ciudad que usa las tecnolog´ıas de la infor-
macio´n y las comunicaciones para hacer que tanto su infraestructura cr´ıtica, como sus
componentes y servicios pu´blicos ofrecidos sean ma´s interactivos, eficientes y los ciu-
dadanospuedanser ma´s conscientes de ellos. Se trata de un concepto emergente que
presenta una serie de retos de disen˜o que se deben abordar. Dos retos importantes
son la variabilidad del contexto con el tiempo y la incertidumbre en la informacio´n del
contexto.
Unapartefundamentaldeestossistemas,yquepermiteabordarestosretos,sonlos
mecanismosde tomade decisio´n. Estos mecanismospermitena los sistemas modificar
su comportamiento en funcio´n de los cambios que detecten en su contexto, de manera
quepuedanadaptarsey responderadecuadamentea la situacio´n en cadamomento.
Este trabajo tiene como objetivo el desarrollo de algoritmos de toma de decisio´n en
el marco de las Ciudades Inteligentes. En particular, se ha disen˜ado e implementado,
utilizando el software MATLAB, un algoritmo de toma de decisio´n que aborda los retos
mencionados y que se puede aplicar en una de las a´reas que engloban las Ciudades
Inteligentes:los SistemasInteligentesdeTransporte.
Este proyecto se estructura fundamentalmente en dos partes: una parte teo´rica y
unapartepra´ctica.Enlaparteteo´ricasetratadeproporcionarallectornocionesba´sicas
sobrelosconceptosdeCiudadInteligenteySistemasInteligentesdeTransporte,as´ıco-
mo de la toma de decisio´n. Tambie´nse explican los pasosdel procedimientode la toma
de decisio´n y se proporciona un estado del arte de los algoritmos de toma de decisio´n
existentes.
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