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dc.date.accessioned 2012-11-05T11:59:59Z
dc.date.available 2012-11-05T11:59:59Z
dc.date.issued 2012-10
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23585
dc.description.abstract En este trabajo, proponemos el uso de un algoritmo de optimización mediante cúmulos de partículas (PSO, por las siglas en inglés), el cual, utilizando el simulador de tráfico SUMO para su entrenamiento, es capaz de obtener programas de ciclos de semáforos optimizados para áreas urbanas extensas. Como caso de estudio, nos hemos centrado en la ciudad de Bahía Blanca, Argentina. Las planificaciones de ciclos resultantes, tras una serie de experimentos, obtienen reducciones significativas en términos de congestión de tráfico y tiempo medio de viaje. es
dc.language es es
dc.subject Intelligent agents es
dc.subject ciclos de semáforo es
dc.subject Optimization es
dc.subject particle swarm optimization es
dc.subject SUMO es
dc.subject semaforo es
dc.title Particle swarm optimization aplicado a la programación de los ciclos de semáforos en Bahía Blanca es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Alba Torres, Enrique es
sedici.creator.person Olivera, Ana C. es
sedici.creator.person García-Nieto, José M. es
sedici.description.note Eje: Workshop Agentes y sistemas inteligentes (WASI) es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2012-10
sedici.relation.event XVIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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