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dc.contributor.authorHumberstone Morales, James Edward-
dc.contributor.authorArgueta Bermúdez, Franklin Iván-
dc.date.accessioned2023-12-26T21:33:16Z-
dc.date.available2023-12-26T21:33:16Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11592/9920-
dc.description.abstractLa urbanización no planificada y el aumento de la población han incrementado los problemas de movilidad en la ciudad de San Salvador (El Salvador). Después del COVID-19, el parque vehicular en el área metropolitana se incrementó hasta un 150 % y con ello los problemas relacionados con la congestión vial. En la búsqueda de soluciones innovadoras para abordar los desafíos que conllevan estos problemas, los algoritmos genéticos surgen como una herramienta revolucionaria que permite explorar nuevas soluciones. En esta investigación se realizó una aplicación de algoritmos genéticos, junto a una simulación de un patrón de tráfico para un segmento de la red vial, a fin de encontrar la secuencia de estados óptima en cada semáforo en la red de estudio. Esto con el objetivo de optimizar el flujo vehicular y disminuir el tiempo de espera para transitar por las vías.spa
dc.format.extent15 p.-
dc.format.mimetypeApplication/pdf-
dc.language.isospa-
dc.publisherUFG Editores-
dc.relation.isformatofReproducción del documento original-
dc.relation.ispartofRealidad y Reflexión, 2023 Año 23, n.° 58, p 131-145-
dc.rightscc-by-nc-sa © Universidad Francisco Gavidia, 2023-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/-
dc.subjectAlgoritmos genéticosspa
dc.subjectSimulaciónspa
dc.subjectFlujo vehicularspa
dc.titleOptimización del flujo vehicular mediante el uso de algoritmos genéticos en un tramo de San Salvadorspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAcces-
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
Aparece en las colecciones: Realidad y reflexión, 58

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