Institución Facultad de Cs. Físicas y Matemáticas Facultad de Cs. Físicas y Matemáticas
Disponible desde Primavera 2007
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Objetivos PROPÓSITO DEL CURSO
Este curso permite al alumno adquirir la competencia de “diseñar estrategias de control para sistemas dinámicos de transporte”.

OBJETIVO GENERAL
Modelar y diseñar estrategias de control para sistemas dinámicos de transporte, utilizando técnicas de control predictivo, lógica difusa, redes neuronales y algoritmos evolutivos.

Objetivos Unidad 1. Analizar y modelar sistemas de transporte utilizando lógica difusa y redes neuronales Analizar y diseñar controladores difusos y neuronales para problemas dinámicos de transporte

Objetivos Unidad 2. Analizar y diseñar controladores predictivos para problemas dinámicos de transporte

Objetivos Unidad 3. Utilizar algoritmos evolutivos para control de sistemas de transporte

Objetivos Unidad 4. Formular problemas de control de tráfico bajo un enfoque de control inteligente.

Objetivos Unidad 5. Formular problemas de ruteo dinámico de vehículos bajo un enfoque de control inteligente.

Objetivos Unidad 6. Formular problemas de transporte público bajo un enfoque de control inteligente.
Descripción Unidad 1. Control Inteligente
1.1. Modelos difusos Mandami, Takagi y Sugeno.
1.2. Metodología general de identificación difusa. Algoritmos de “Clustering” difuso.
1.3. Control experto difuso. Control basado en modelos difusos de Takagi y Sugeno.
1.4. Modelos neuronales perceptrón multicapa, redes RBFN
1.5. Metodología general de identificación neuronal.
1.6. Control neuronal por modelo de referencia. Control neuronal por modelo interno. Control neuronal basado en linealización instantánea.
1.7. Ejemplos de aplicación a sistemas de transporte.

Unidad 2. Control Predictivo
2.1. Fundamentos de control predictivo basado en modelos
2.2. Control predictivo generalizado
2.3. Control predictivo con restricciones
2.4. Control predictivo difuso
2.5. Control predictivo neuronal
2.6. Control predictivo híbrido
2.7. Ejemplos de aplicación a sistemas de transporte.

Unidad 3. Algoritmos Evolutivos
3.1. Optimización no lineal convencional. Programación dinámica, Tabu Search, Branch and Bound, Branch and Price.
3.2. Algoritmos genéticos (GA).
3.3. Particle Swarm Optimization (PSO).
3.4. Algoritmos de optimización mutiobjectiva evolutiva (EMO).
3.5. Ejemplos de aplicación a sistemas de transporte.

Unidad 4. Control de Tráfico
4.1. Control aislado de semáforos
4.2. Control de semáforos en redes
4.3. Control de acceso a autopistas (ramp metering control)
4.4. Control neuronal de tráfico
4.5. Control difuso de tráfico.

Unidad 5. Control de Ruteo de Vehículos
5.1. Problema de despacho dinámico de vehículos con demanda incierta
5.2. Formulación del problema bajo un enfoque de Control Predictivo: Especificación de variables de estado, acciones de control y función objetivo
5.3. Caracterización y predicción de patrones de demanda: Aplicación de clustering difuso
5.4. Inclusión de estocasticidad en condiciones de tráfico
5.5. Aplicación de algoritmos de solución (GA, PSO)
5.6. Extensión: Enfoque multiobjetivo evolucionario

Unidad 6. Control de Sistemas de Transporte Público
6.1. Descripción del problema: caso simple de un recorrido en circuito con paradas distribuidas
6.2. Formulación del problema bajo un enfoque de Control Predictivo: Especificación de variables de estado, acciones de control (holding, station skipping) y función objetivo
6.3. Caracterización y predicción de patrones de demanda
6.4. Extensiones: Semáforos de prioridad, coordinación en trasbordos
6.5. Otras estrategias de control en tiempo real (bucles, inyección de vehílulos, etc.)
6.6. Aplicación de algoritmos de solución
6.7. Tópicos Avanzados. Enfoque de Control para resolver problemas de Asignación Dinámica de Tráfico (DTA)
Evaluación Instancias de calificación:

Control Nº1: Viernes 15 de Septiembre ( Semana 8 )
Control Nº2: Viernes 9 de Noviembre ( Semana 14 )

Proyecto: El proyecto debe ser una aplicación por simulación de las temáticas tratadas en el curso. El proyecto se evaluará a través de un preinforme, informe final y 2 presentaciones.

Entrega Preinforme: Miercoles 5 de Septiembre (Semana 7)
Presentaciones Preinforme: Viernes 28 de Septiembre (Semana 9)

Entrega Informe Final: Miercoles 31 de Octubre (Semana 13)
Presentaciones Informe Final: Viernes 16 de Noviembre (Semana 15)
Examen: Integrador del curso, se evalúa la competencia que fue declarada en el programa, como logro a ser alcanzado por el estudiante.

Nota Final: 60% Nota Controles y 40% Nota Proyecto.
Horario Clases de Cátedra: SALA E214
Miércoles 8:45 a 12:00

Clases auxiliares: SALA E216
Viernes 10:00 - 12:00
Auxiliar 1: Viernes 17 de Agosto (Semana 4)
Auxiliar 2: Viernes 7 de Septiembre (Semana 7)
Auxiliar 3: Viernes 5 de Octubre (Semana 10)
Auxiliar 4: Viernes 2 de Noviembre (Semana 13)
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