Diseño y aplicación de técnicas metaheurísticas en transporte multimodal

[ES] Este trabajo se centra en el diseño y la implementación de un algoritmo genético que resuelve el problema de la ruta más corta y/o menos contaminante en la ciudad de Valencia y sus alrededores. Para ello, se utilizarán los medios de transporte públicos más usados de la ciudad para moverse (EMT Valencia, Metrovalencia y Valenbisi). El algoritmo ofrecerá un camino multimodal entre dos puntos de la ciudad, con la novedad de que se tendrán en cuenta también aspectos relacionados con el medio ambiente, lo que permitirá moverse por la ciudad de una forma más sostenible. El sistema incluye la posibilidad de moverse con un solo tipo de transporte o una combinación de ellos, además de poder elegir tres tipos de rutas: la más rápida, la menos contaminante o un equilibrio entre ambas. Asimismo, se mostrará información sobre el número de kilómetros a recorrer, el tiempo de desplazamiento y las emisiones de CO¿ emitidas a la atmósfera por cada viaje. Pese a que el núcleo de este trabajo sea el diseño e implementación de un algoritmo genético, también se ha desarrollado una aplicación móvil básica para poder demostrar el funcionamiento del algoritmo. Para llevar a cabo la implementación de este proyecto se ha hecho uso principalmente de las tecnologías y lenguajes Android Studio, Java, SQL y las API de Google Routes y Valenbisi. También se ha utilizado la metodología Kanban a la hora de implementar el algoritmo.
[EN] This work focuses on the design and implementation of a genetic algorithm that solves the problem of the shortest and/or least polluting route of the city of Valencia and its periphery. To achieve this, the most used public transport in the city will be used to move (EMT Valencia, Metrovalencia and Valenbisi). The algorithm will offer a multimodal path between two points of the city, with the novelty that will also consider aspects related to the environment, which will allow moving around the city in a more sustainable way. The system includes the possibility to move with a single transport or a combination of them, in addition, the user will be able to use three different paths: the fastest, the least polluting or a balance between them. Moreover, the system will provide information about the miles of highway, travel time and the CO¿ emissions emitted to the atmosphere. Although the core of this work is the design and implementation of a genetic algorithm, a basic mobile application has also been developed to demonstrate the functioning of the algorithm. To carry out the implementation of this project we have made use mainly of the technologies and languages Android Studio, Java, SQL, and the APIs of Google Route and Valenbisi. The Kanban methodology has also been used to implement the algorithm.