Plataforma de optimización de la movilidad en la Ciudad de México mediante técnicas de aprendizaje maquinal

Plataforma de optimización de la movilidad en la Ciudad de México mediante técnicas de aprendizaje maquinal

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Profesores: Dr. Benjamí­n Moreno Montiel y Dr. René MacKinney Romero

Resumen: La necesidad de un plan estratégico de movilidad en la Ciudad de México posterior a la presencia del virus que provoca el Síndrome Respiratorio Agudo Grave, o SARS-CoV-2 en nuestro país, nos hace replantear diferentes tipos de actividades que realizamos. Es por ello que en este proyecto se propone desarollar la Plataforma de Optimización de la Movilidad en la Ciudad de México mediante algoritmos de aprendizaje predictivo y optimización bioinspirada.

Objetivo general:

Construir la Plataforma de Optimización de la Movilidad en la Ciudad de México mediante técnicas de aprendizaje maquinal

Objetivos específicos:

• Revisión del estado del arte sobre sistemas de medición de la eficiencia energética en movilidad
• Revisión del estado del arte de algoritmos de aprendizaje predictivo y optimización bioinspirada
• Generación de MOBIDAS CDMX, que representara todo el conocimiento del proyecto
• Desarrollo de la Plataforma de Optimización de la Movilidad en la Ciudad de México, mediante algoritmos de aprendizaje predictivo y optimización bioinspirada

Ultima actualización 24/07/2022 por pcyti