Modelamiento y Simulación de Redes de Transporte Urbano: Seis Casos en Lima

Studies of urban transport networks in many cities are not well focused, since they do not include tools for their planning and control, making decisions to solve the multiple problems regarding traffic congestion expensive and not adequate, generating discomfort in the users, and many times it aggravates the problems, since its impact is not evaluated. Currently exist a variety of simulators that are helpful for traffic simulation and online monitoring. An alternative to this are traffic simulators, which currently exist in variety, however, they are not easily accessible, a formal study and a relationship with the research center that provides it is required, their personalized reports are limited and they comply to another reality. In the present work, six frequent cases of urban transport networks in Lima are modeled, simulated and validated: intersection, oval, union, by-pass, clover and T; by using Arena (general-purpose simulator), known statistical and simulation techniques. The T model was validated with an average confidence level of 95%, in addition, personalized information could be obtained for decision making.Los estudios de las redes de transporte urbano en muchas ciudades no están bien enfocados, pues no contemplan herramientas para su planificación y control, haciendo que las decisiones para solucionar los múltiples problemas respecto a la congestión vehicular sean caros y no adecuadas, generando malestar en los usuarios, y muchas veces agrava los problemas, pues no se evalúa su impacto. Una alternativa a ello son los simuladores de tráfico, que en la actualidad existen en variedad, sin embargo, no son de fácil acceso, se requiere un estudio formal y una relación con el centro de investigación que lo provee, sus reportes personalizados son limitados y obedecen a otra realidad. En el presente trabajo se modela, simula seis casos frecuentes de redes de transporte urbano en Lima: Intersección, Ovalo, Unión, By-Pass, Trébol y T; mediante el uso de Arena (simulador de propósito general), técnicas estadísticas y de simulación conocidas. Se validó el modelo T con un nivel de confianza promedio del 95%, además, se pudo obtener información personalizada para la toma de decisión