Financing detail

Authors: LISANDRO ARMANDO PARENTE.

Title: Algoritmos para la actualización de la demanda de transporte.

Description: Un aspecto fundamental en problemas de trasporte, tanto en planificación como ensimulación, es la necesidad de disponer de buenas estimaciones para la demanda de viajes.Tradicionalmente, esta estimación se obtiene a través de encuestas, que además de sercaras suelen presentar resultados inexactos y desfasados temporalmente. Los avancestecnológicos en telefonía celular y cámaras de video permiten disponer de medios deobservación que aportan información parcial sobre el estado de la red en tiempo real. Laactualización de la demanda se formula entonces como el problema de ajustar la estimación a las observaciones parciales y a estimaciones previas, respetando ciertas condiciones sobre el flujo en la red. Específicamente, se trata de un problema de optimización cuadrática con restricciones de equilibrio tipo Wardrop. Además de presentar grandes desafíos teóricos, se trata de problemas de gran escala que requieren del desarrollo de algoritmos eficientes para su resolución.El problema planteado es esencialmente diferente a los problemas clásicos de optimizaciónno lineal con restricciones de igualdad y desigualdad. En general, el conjunto factible resultano convexo y sufre de serias irregularidades al no verificar las calificaciones de restriccionesclásicas, con lo cual la existencia de multiplicadores de Lagrange no está garantizada. Si biense han establecido nuevas condiciones de optimalidad y calificaciones más débiles asociadasa ellas, es dificultoso verificarlas en la práctica pues sus formulaciones suelen involucrarconsideraciones geométricas o condiciones sobre operadores multivaluados que no puedenser tratadas directamente. Es por ello que proponemos adaptar estas condiciones intentandoaprovechar la estructura particular del problema de transporte, a fin de obtener condicionestratables mediante estimaciones eficientes de los elementos involucrados.En este marco, los algoritmos usuales para programación no lineal no son aplicables y lamayoría de las herramientas disponibles son de naturaleza heurística. Intentaremosdesarrollar algoritmos que busquen verificar las condiciones de optimalidad, incorporando a lavez técnicas de descomposición y aceleración que permitan abordar problemas de granescala.

Project code: SPU 3325/15 Proy. 31-65-128.

From date: 42430

To date: 42795

Financing amount: 50000

Coinage: Pesos

Financing type: Proyectos de I+D.

Disciplinary field: 1 - CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS / 1.1 - Matemáticas / 1.1.2 - Matemática Aplicada.

Scope: Sistemas de transporte.

Specialty: Optimización.

Principal's name: LISANDRO ARMANDO PARENTE.

Year: 2017.