Resumen
El transporte de mercancías y los sistemas de movilidad de los ciudadanos son responsables de una gran parte de los recursos
energéticos y las emisiones de gases de efecto invernadero en todo el mundo. Con la creciente incorporación de vehículos eléctricos
(EV), se deberán producir grandes cantidades de energía eléctrica, idealmente mediante el uso de fuentes sostenibles, y luego
transferirlas a los sistemas de transporte y movilidad (T&M) a través de baterías y estaciones de recarga convenientemente ubicadas en
áreas urbanas, periurbanas e interurbanas. Los requisitos de rendimiento y energía de estos sistemas se pueden mejorar en gran medida
mediante el análisis de flujos de datos proporcionados por dispositivos de Internet de las cosas (IoT) y el empleo de algoritmos
inteligentes como las x-heurísticas, i.e.: meta-heurísticas y sus extensiones novedosas a sim-heurísticas, heurísticas de aprendizaje,
heurísticas de eventos discretos y heurísticas paralelizables de aleatorización sesgada para una optimización ágil. Estos nuevos enfoques
algorítmicos pueden abordar de manera eficiente los problemas de optimización de energía en los sistemas de T&M, incluso en
escenarios realistas bajo condiciones dinámicas, dependientes del tiempo o inciertas, así como en escenarios que requieren respuestas
en tiempo real. En consecuencia, este proyecto se basa en nuestro trabajo previo de investigación y transferencia, y tiene como objetivo
impulsar el estado del arte en el desarrollo de algoritmos x-heurísticos innovadores que, empleando datos proporcionados por sistemas
IoT y plataformas de acceso abierto, pueden optimizar consumo de energía en sistemas sostenibles de T&M. En particular, el proyecto
tiene como objetivos: (i) identificar los principales desafíos asociados con la introducción de vehículos eléctricos en el camino hacia un
consumo de energía optimizado y sistemas T&M de cero emisiones; (ii) modelar algunos de estos desafíos como problemas de
optimización; (iii) desarrollar nuevos algoritmos inteligentes que puedan procesar datos de entrada proporcionados por dispositivos IoT
para generar soluciones de alta calidad a los desafíos antes mencionados, teniendo en cuenta también las dimensiones de sostenibilidad
y consumo de energía; y (iv) transferir estas soluciones y métodos algorítmicos a nuestros socios industriales e institucionales, para que
puedan utilizarse en aplicaciones de la vida real.
