Dynamic Traffic Assignment Route Choice Models Stochasticity Traffic Models Dynamic Network Loading Graphs and Network Algorithms

En el contexto competente a mi área, me he adjudicado la beca de Doctorado Nacional, convocatoria 2016.
En el transcurso del desarrollo de mi proyecto de tesis doctoral solicité 3 instancias de beneficios complementarios, habiéndome adjudicado los 3 concursos con evaluación máxima (5.0).
El tema de mi tesis doctoral, titulada como MDTA: Markovian Dynamic Traffic Assignment, A New Approach for Stochastic DTA, propone un nuevo enfoque para estudiar la estocasticidad en la asignación dinámica de tráfico, presentando un modelo, su algoritmo de solución y su respectiva implementación computacional, junto a análisis de sus resultados. El resumen de esta tesis es el siguiente:

Esta tesis doctoral se centra en un nuevo enfoque de modelamiento para la asignación dinámica del tráfico. Considerando los avances actuales en aspectos que en trabajos de asignación de tráfico eran bastante restrictivos, tales como la tecnología o la disponibilidad de datos, el problema puede afrontarse desde un punto de vista más realista abordando el proceso de asignación desde una perspectiva dinámica. De hecho, una característica importante del concepto de asignación dinámica de tráfico (DTA por sus siglas en inglés) es reconocer explícitamente la evolución del estado de la red de transporte a lo largo de un período de tiempo, a diferencia de los típicos modelos estáticos en los que esa información es agregada. En una dimensión diferente, previamente a concentrarse en la versión dinámica del problema, los investigadores han dedicado tiempo y esfuerzo a representar otro aspecto importante del comportamiento de los automovilistas que viajan por una red de transporte, que es la incertidumbre de sus decisiones a la hora de elegir cómo proceder para llegar a sus destinos. Así, muchos trabajos sobre asignación y equilibrio de tráfico han integrado la estocasticidad como parte de sus formulaciones. La forma de modelar ese comportamiento ha sido a nivel de elección de ruta, considerando que el criterio de la elección se basa en los costos de las rutas desde el origen hasta el destino percibidos por los automovilistas. En esta tesis doctoral se propone un nuevo enfoque que aborda la estocasticidad en el contexto de los problemas de DTA. La principal contribución de este trabajo es el modelo Markovian Dynamic Traffic Assignment (MDTA), desarrollado primero para el caso general de múltiples orígenes y un destino, que luego se extiende a redes generales de transporte. La base de los resultados presentados es la integración del concepto de Markovian Traffic Equilibrium propuesto por Baillon y Cominetti, para el caso de una asignación estática realizada por un modelo logit, y los desarrollos en DTA propuestos por Addison y Heydecker. El enfoque propuesto se basa en arcos, a diferencia de los modelos típicos en la literatura basados en rutas. La estructura anidada de los costos en la formulación resultante es un aspecto relevante de este enfoque, en que los automovilistas toman sus decisiones de elección de ruta de manera dinámica, según los costos percibidos de lo que resta de su viaje, es decir, desde su nodo actual hasta su destino. El modelo MDTA tiene como característica fundamental que, dado su modelo de elección basado en arcos, permite trabajar con rutas superpuestas sin asumir la independencia de sus costos y, por lo tanto, no requiere la enumeración de rutas de una red de transporte.

Debido a que he defendido mi tesis el 9 de septiembre del 2020, aún no he debido completar los compromisos de difusión y transferencia asociados a la beca de Doctorado Nacional.
Sin embargo, durante los años 2017, 2018 y antes de mi pasantía en Londres el 2019, organicé y gestione los Seminarios DSI, instancia en la que diferentes exponentes asociados al programa del Doctorado en Sistemas de Ingeniería de la Universidad de Chile, alumnos, académicos e investigadores, dan a conocer sus trabajos, en desarrollo o ya terminados, con el fin de difundir los alcances de la aplicabilidad de las áreas de investigación que abarca el programa y, también, para atraer la atención de nuevos agentes dispuestos a crear instancias de colaboración con el programa.