Bio-inspired Computing and Smart Mobility

Por último, se aborda la predicción de plazas libres de aparcamiento utilizando técnicas de aprendizaje automático, tales como series temporales, agrupamiento, etc., incluyendo un prototipo de aplicación web. La tercera parte de esta tesis doctoral se enfoca en el diseño y evaluación de un nuevo algoritmo inspirado en la epigénesis, el Algoritmo Epigenético. Luego de la descripción del modelo en el que se basa y de sus partes, se utiliza este nuevo algoritmo para la resolución del problema de la mochila multidimensional y se comparan sus resultados con los de otros algoritmos del estado de arte. Por último se emplea también el Algoritmo Epigenético para la optimización de la arquitectura Yellow Swarm, un problema de movilidad inteligente resuelto por un nuevo algoritmo bioinspirado. A lo largo de esta tesis doctoral se han descrito los problemas de movilidad inteligente y propuesto nuevas herramientas para su optimización. A partir de los experimentos realizados se concluye que estas herramientas, basadas en algoritmos bioinspirados, son eficientes para abordar estos problemas, obteniendo resultados competitivos comparados con los del estado del arte, los cuales han sido validados estadísticamente. Esto representa un aporte científico pero también una serie de mejoras para la sociedad toda, tanto en su salud como en el aprovechamiento de su tiempo libre. Fecha de lectura de Tesis: 01 octubre 2018. ; Esta tesis doctoral propone soluciones a problemas de movilidad inteligente, concretamente la reducción de los tiempos de viajes en las vías urbanas, las emisiones de gases de efecto invernadero y el consumo de combustible, mediante el diseño y uso de nuevos algoritmos bioinspirados. Estos algoritmos se utilizan para la optimización de escenarios realistas, cuyo trazado urbano se obtiene desde OpenStreetMap, y que son luego evaluados en el microsimulador SUMO. Primero se describen las bases científicas y tecnológicas, incluyendo la definición y estado del arte de los problemas a abordar, las metaheurísticas que se ...