Implementación de algoritmos de búsqueda global para la calibración de asignación de transporte privado
Resumen
Este trabajo explora el uso de algoritmos de optimización para la calibración del submodelo de asignación de transporte privado de los modelos de transporte ESTRAUS y VIVALDI. Tradicionalmente se ha utilizado el algoritmo Hooke & Jeeves para estos fines. Este trabajo busca evaluar el uso de algoritmos alternativos que consideren los avances de la literatura sobre algoritmos de optimización y las capacidades de cómputo actuales.
Se consideran tres algoritmos de búsqueda global: Nelder-Mead, Simulated Annealing y Particle Swarm, analizados comparativamente con el método Hooke & Jeeves.
Para el análisis comparativo de los algoritmos se usaron las redes de modelación de tres ciudades chilenas. Se considera tanto las mejoras en la función objetivo, el tiempo de calibración y la consistencia de los parámetros.
Se confirma la tendencia del algoritmo Hooke & Jeeves a quedar atrapado en mínimos locales. En contraste, los algoritmos alternativos encuentran soluciones mejores, aunque con un mayor tiempo de ejecución. Si los algoritmos alternativos se restringen a una región de búsqueda apropiada, logran encontrar buenas soluciones en un tiempo competitivo. Se analiza el uso de estrategias combinadas de los algoritmos de búsqueda global. Se concluye que las todas las estrategias probadas logran mejorar la calidad de las calibraciones para las ciudades analizadas.
