Large scale traffic flow simulation using a distributed system / Mauro Anibal Clavijo Herrera ; tutor Israel Gustavo Pineda Arias

Trabajo de integración curricular (Ingeniero/a en Tecnologías de la Información). Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. Urcuquí, 2021

Incluye referencias bibliográficas (páginas 51-54)

Trabajo de integración curricular con acceso abierto

Texto (Hypertexto links)

El aumento de la congestión vehicular en las grandes ciudades, la evolución constante de los sistemas informáticos y el desarrollo de sistemas de transporte inteligentes han dado lugar a simulaciones de flujo de tráfico que representan escenarios de tráfico de la vida real en un entorno de software. Estas simulaciones ayudan a mejorar el flujo del tráfico real mediante el análisis de datos, para predecir la congestión en calles o carreteras concurridas, y evitar inconvenientes como accidentes y atascos. Simulation of Urban Mobility (SUMO) es una de las herramientas de simulación vehicular más populares. Este software es un paquete de tráfico microscópico y de código abierto que realiza simulaciones de grandes redes de carreteras. Sin embargo, estas simulaciones son computacionalmente costosas debido a problemas en tamaños de escenarios y al número de vehículos. La cantidad de vehículos en un escenario puede llevar a tiempos de procesamiento inmanejables. La necesidad de más computación produce requisitos más exigentes de características de hardware. Se implementan varios enfoques que utilizan técnicas paralelas o distribuidas para aumentar el rendimiento de la simulación, lo que permite al usuario experimentar con casos grandes. Message Passing Interface (MPI) es un estándar de comunicación para enviar y recibir mensajes entre diferentes procesos que se ejecutan simultáneamente para realizar tareas paralelas o distribuidas. Las implementaciones de este estándar proporcionan varias funciones que permiten la comunicación entre procesos y permiten el paso de mensajes entre ellos. Las principales ventajas de MPI son su portabilidad para sistemas distribuidos y su amplia utilización debido a la optimización del hardware. Este trabajo propone un algoritmo de partición de escenarios de simulacion y gestión de fronteras para controlar el modelo de flujo de tráfico. Estas ideas se implementan y ejecutan en grandes escenarios de SUMO utilizando un sistema distribuido. El algoritmo de partición utiliza un enfoque de espacio uniforme. Este sistema se implementa mediante técnicas MPI para comunicarse con diferentes nodos. Comparamos los resultados y el rendimiento de la simulación distribuida con los resultados de una simulación de un solo nodo. El desempeño de este enfoque se evalúa por el tiempo requerido para ejecutar la simulación. Los resultados comparativos demostraron que el tiempo necesario para calcular un paso de simulación disminuye. Sin embargo, las operaciones de sincronización y control incluyen una sobrecarga significativa en el tiempo total de simulación.

Textos en inglés con resúmenes en español e inglés