Resultados

4.1 RESPUESTA AL OBJETIVO GENERAL

4.1.1 Diseño del modelo de optimización basado en teoría de grafos

Se construyó un modelo de grafo dirigido y ponderado para representar la red vial que rodea el Aeropuerto Internacional Jorge Chávez. En este modelo:

NODOS

Se identificaron 15 nodos clave, incluyendo intersecciones principales (e.g., Av. Faucett - Av. Tomás Valle, Av. Santa Rosa - Av. La Marina), accesos directos al aeropuerto (e.g., Puerta de ingreso de vuelos nacionales, Puerta de ingreso de vuelos internacionales) y zonas de ascenso/descenso de pasajeros.

ARISTAS

Representan los tramos viales entre nodos. Los pesos asignados a cada arista se basaron en tiempos promedio de viaje (extraídos de Google Maps y Waze en diferentes franjas horarias para una mayor precisión) y una estimación de la capacidad vehicular (número de vehículos por hora) de cada tramo, considerando el número de carriles y el tipo de vía.

El algoritmo de Dijkstra fue la herramienta principal para identificar las rutas óptimas en términos de tiempo de viaje, priorizando caminos de menor congestión y considerando las variaciones en el flujo vehicular.

4.1.2 Mejora en la gestión del flujo vehicular en los accesos al Aeropuerto

La aplicación del modelo permitió un análisis detallado y proactivo del flujo vehicular:

SIMULACIÓN DE RUTAS

Desde diversos puntos estratégicos de Lima (e.g., San Isidro, Miraflores, Callao, Centro de Lima) hacia los distintos accesos del aeropuerto.

COMPARACIÓN EXHAUSTIVA

Entre rutas principales, evaluando su eficiencia en diferentes escenarios de tráfico.

DETECCIÓN DE CUELOS

En intersecciones críticas y tramos viales específicos, lo que permitió identificar puntos de mejora en la infraestructura o en la gestión semafórica.

Se observó una reducción significativa del tiempo estimado de viaje al usar las rutas recomendadas por el modelo en lugar de las más utilizadas intuitivamente por los conductores. Esta mejora se traduce en menor consumo de combustible, reducción de emisiones y una experiencia de viaje más eficiente para los usuarios.

>> Gráfico 1. Comparación de tiempos entre rutas principales y alternas hacia el Aeropuerto Internacional Jorge Chávez

4.1.3 Análisis de datos reales de tráfico y congestión durante horas pico

Se recopilaron y analizaron datos de tráfico en tiempo real y datos históricos de hora punta (especialmente de 7:00–9:00 a.m. y 5:00–7:00 p.m.) utilizando las APIs de Google Maps Traffic Layer y Waze Live Map. Estos datos, complementados con observaciones in situ, revelaron patrones claros de congestión:

• ▶ Alta congestión persistente en avenidas Elmer Faucett, Tomás Valle y Santa Rosa, que son las arterias principales de acceso al aeropuerto. La congestión se intensifica en los cruces cercanos a los accesos aeroportuarios.
• ▶ Restricciones de giro y semáforos con poca sincronización en cruces críticos (e.g., Faucett con Morales Duárez, Tomás Valle con Pacasmayo), que contribuyen significativamente a la formación de colas y demoras.
• ▶ Impacto de eventos específicos: Se identificó que accidentes menores, obras viales o el pico de llegadas/salidas de vuelos pueden exacerbar drásticamente la congestión.

Mapa de congestión (hora punta)

Se insertó un gráfico de calor generado a partir de los datos de tráfico que destaca visualmente las vías con mayor congestión (Av. Faucett, Av. Tomás Valle y Av. Santa Rosa) en tonos rojizos y naranjas intensos, mientras que las vías con menor congestión aparecen en tonos verdes. Esto proporciona una visión clara de los puntos críticos.

4.2 RESPUESTA A LOS OBJETIVOS ESPECÍFICOS

4.2.1 Diseño del modelo de grafo dinámico

El modelo de grafo desarrollado trascendió la representación estática al incorporar elementos dinámicos que reflejan la variabilidad del tráfico vehicular:

PESOS VARIABLES

En función de la hora del día y condiciones del tráfico: Los pesos de las aristas (tiempos de viaje) se ajustan automáticamente según los patrones históricos de tráfico por hora y día de la semana.

BLOQUEOS TEMPORALES

El modelo puede simular obras viales, accidentes, desvíos o eventos especiales (e.g., manifestaciones) como la remoción temporal de aristas o el aumento significativo de sus pesos.

Se realizaron simulaciones del comportamiento de la red en diferentes franjas horarias y bajo diversas condiciones de interrupción. Los resultados demostraron la resiliencia del modelo para adaptarse a los cambios y ofrecer soluciones viables, incluso en escenarios de alta complejidad.

>> Gráfico 2. Grafo vial con nodos críticos resaltados (Centralidad de intermediación)

En este grafo visualizado, se observa que nodos como el cruce Faucett–Tomás Valle, el óvalo de la Marina (acceso a Av. Santa Rosa) y la intersección de Av. Morales Duárez con Av. Faucett presentan una alta centralidad de intermediación. Esto significa que son puntos obligatorios o de paso frecuente para la mayoría de las rutas que atraviesan la red vial hacia el aeropuerto, lo que los convierte en puntos críticos para la gestión del tráfico y potenciales cuellos de botella.

4.2.2 Modelado de la red vial de acceso al aeropuerto

La red se modeló con un enfoque en la precisión geográfica y la relevancia operativa:

• ▶ Se incluyeron más de 50 intersecciones clave dentro de un radio de 7 km alrededor del Aeropuerto Internacional Jorge Chávez, abarcando las principales avenidas y sus conexiones.
• ▶ Las aristas fueron ponderadas no solo por el tiempo de viaje, sino también por la capacidad vehicular, utilizando datos de la infraestructura vial (número de carriles, límites de velocidad, presencia de semáforos). Además, se consideró la penalización por giros o cambios de carril complejos.

La creación de la matriz de adyacencia y la matriz de pesos fue esencial para la implementación de los algoritmos de búsqueda de caminos. Se emplearon los algoritmos de Dijkstra y A* para calcular los caminos mínimos y las rutas óptimas, permitiendo establecer comparaciones claras y cuantificables entre las rutas actualmente más usadas y las rutas más eficientes identificadas por el modelo, basándose en criterios de tiempo y fluidez del tráfico.

Tabla de rutas óptimas desde puntos estratégicos hacia el Aeropuerto Internacional Jorge Chávez (Terminal de Pasajeros)

Figura 1. Grafo de ejemplo con nodos que representan puntos clave de la vía y el camino más rápido (resaltado en rojo) desde un origen hasta la terminal aeroportuaria. El algoritmo de Dijkstra encuentra así la ruta de menor peso total (menor tiempo de viaje).

MODELO_DE_OPTIMIZACIÓN_v2.0