Sumas, restas y multiplicaciones; operaciones básicas y algunas más complejas podrían solucionar problemas de movilidad y tránsito vehicular.
Académicos de la Universidad Autónoma Metropolitana, unidad Iztapalapa (UAM-I) desarrollaron un modelo matemático que ayuda a entender y optimizar tiempos de traslado, solucionar embotellamientos y agilizar el tránsito en las ciudades.
Según el profesor investigador de esa casa de estudios, Lorenzo Héctor Juárez, el algoritmo que utilizan estudia el movimiento de vehículos particulares, transporte público y el flujo de las personas que transitan dentro de esta red.
Los problemas del transporte público son muchos y muy variados. Dentro del proyecto que nosotros trabajamos hay dos tipos de problemas que son: los problemas de asignación de tráfico (automóviles) y otros son de asignación de tránsito (personas) . Lorenzo Héctor Juárez, profesor investigador UAM-I.
Es más fácil de lo que parece, el algoritmo o modelo de optimización que utilizan los matemáticos minimiza el tiempo de viaje y el tiempo de espera.
Para solucionar el congestionamiento en las rutas de traslado, la velocidad o el número de vehículos que se incorporan a una carretera, la profesora investigadora, Patricia Saavedra, incorporó el modelo Kernel-Kornhaüser a sus operaciones matemáticas.
Piense en el periférico de la ciudad. Este modelo describe el comportamiento de los conductores a partir de una velocidad ideal. Lo que nosotros llamamos, diagrama fundamental, trata de describir la relación que existe entre la velocidad y la densidad (número de autos) . Patricia Saavedra, profesora investigadora UAM-I.
La respuesta a los llamados cuellos de botella y embotellamientos fantasmas podría estar en las matemáticas. Según Saavedra, este fenómeno sucede debido al cambio de la velocidad de los vehículos.
Uno comienza a tener problemas, no avanza, sigue avanzando y no hay nada. La pregunta es: ¿por qué se ocasionó el embotellamiento? Al final de cuentas los automóviles no son partículas, vienen conducidos por individuos que toman decisiones y que disminuyen su velocidad, se distraen y eso tiene consecuencias . Patricia Saavedra, profesora investigadora UAM-I.
Países como Japón y España han desarrollado modelos matemáticos para entender las causas de los embotellamientos en las grandes ciudades.
Según los académicos, la recreación arrojó que los conductores no mantuvieron la misma velocidad, lo que provocó que otros vehículos comenzaran a aglomerarse.
Además de los problemas de tránsito, los académicos aseguran que las matemáticas también podrían solucionar otros problemas.
La utilización de las matemáticas en este tipo de problemas es fundamental. Si pudiéramos optimizar los tiempos o los recorridos habría menos contaminación . Lorenzo Héctor Juárez, profesor investigador UAM-I.
De esta manera, comenta Joaquín Delgado, académico de la UAM-Iztapalapa, la información de cada individuo, puede ayudar a construir modelos matemáticos o computacionales que resuelvan problemas concretos.
El proyecto tenía tres niveles de descripción: el nivel macroscópico dónde vemos la red completa de tráfico y de tránsito en la CDMX y las áreas conurbanas. Y a un nivel mesoscópico donde la doctora Patricia Saavedra estudió el tráfico de trenes y pasajeros que vienen del metro . Joaquín Delgado, académico UAM-I.
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