Las ciudades que tienen iniciativas en sistemas inteligentes de transporte ITS como la ciudad de Pereira necesitan software de simulación para responder a los problemas de movilidad que presentan, permitiéndoles evaluar estrategias de mejora. Las simulaciones de tráfico integran un conjunto de modelos que reflejan el comportamiento de los vehículos, recreando su interacción. Estos modelos son gobernados por los parámetros, valores que representan características de la zona de estudio. Si estos valores no representan la realidad, el modelo carece de valor porque
no puede ser usado para inferir el comportamiento del sistema ante los escenarios probados, por lo tanto es necesario realizar procesos de calibración para garantizar que el modelo emule la realidad. Una simulación sin un buen proceso de calibración puede arrojar conclusiones erróneas, que no corresponden a la realidad. Por esta razón se han propuesto diferentes metodologías de calibración. Estas se caracterizan por usar metaheurísticas para encontrar el valor óptimo de los parámetros, y utilizar una función objetivo que guie el proceso de optimización. Se han probado técnicas como los algoritmos genéticos, SPSA, OptQuest Multistart, entre otros; las cuales buscan encontrar la mejor configuración. Muy pocas investigaciones se han enfocado en aportar información que ayuden a resolver el problema de forma global, como lo podría hacer una que intente analizar el comportamiento del proceso ante diferentes funciones objetivo, ya que si se logra conocer esta relación es posible mejorar cualquier proceso de calibración sin importar la técnica de optimización utilizada
