Abril de 2002
MCT Ltda.

Para realizar una evaluación (social o privada), de un plan estratégico usando ESTRAUS, lo que se hace básicamente, es comparar dos situaciones del Sistema de Transporte que han sido simuladas con el Modelo: una situación base de comparación y una situación en que se supone la implementación del plan estratégico que se desea simular. El módulo VERDI, desarrollado especialmente para este propósito, ofrece al usuario tanto evaluación privada como social, y en este último caso, dos posibles enfoques de evaluación: beneficio de usuarios y evaluación clásica.

Cualquiera sea el enfoque de evaluación que se utilice, una parte importante de los beneficios de un determinado plan se calculan a partir de diferencias entre resultados de ESTRAUS para las situaciones “base” y “plan”. Sin embargo, estos resultados tienen necesariamente asociado un cierto nivel de error de convergencia por ser obtenidos mediante un algoritmo iterativo que converge a la solución de equilibrio.

Entonces, cuando se calculan, por ejemplo, ahorros de tiempo en el sistema, se debe tener en cuenta que estos ahorros se calculan como diferencias en los tiempos totales estimados con ESTRAUS para las situaciones “base” y “plan”, y tanto el minuendo como el sustraendo en esta diferencia presentan errores de convergencia que pueden distorsionar el ahorro calculado si este no es significativo con respecto a dichos errores.

Además, dada la forma tipo BPR de las funciones de tiempos de viaje, dos corridas de simulación con un mismo indicador de convergencia de flujos en arcos (por ejemplo: 1%), pueden presentar errores significativamente distintos en los tiempos de viaje, dependiendo del nivel de saturación de los arcos con mayores diferencias de flujo entre iteraciones sucesivas.

Los criterios de convergencia normalmente aceptados en ESTRAUS para analizar impactos de la implementación de un plan en el Sistema de Transporte, son de un máximo de 0,5% en viajes y 1% en flujos. Sin embargo, debido a  los problemas antes mencionados, cuando se trata de evaluar planes, es necesario exigir que los errores no sobrepasen el 0,3% en viajes y 0,1% en flujos.

Cuando se trabaja con redes de gran tamaño como la de Santiago, analizando la evolución de estos errores, se ha observado que los viajes convergen en alrededor de 25 iteraciones a un nivel de 0,3%. Sin embargo, el error de convergencia de flujos se hace oscilante en torno al 1%, sin que se logre mejorar este indicador ni siquiera en un altísimo número de iteraciones.

Este comportamiento motivó la implementación de un algoritmo de solución alternativo en ESTRAUS, en que las matrices de viaje por modo se dejan fijas una vez que convergen a un nivel a partir del cual la partición modal permanece prácticamente constante, y en las iteraciones siguientes sólo se hace asignación de equilibrio multimodal. Este algoritmo permite minimizar los errores de convergencia propios de algoritmos como el usado en ESTRAUS, para obtener estimaciones confiables, por ejemplo, del ahorro de tiempo producido por la implementación de un plan sobre una situación base.

Usando este algoritmo modificado se logró, en simulaciones para la ciudad de Santiago, obtener errores de convergencia de flujos en arcos menores a 0,1%, en un número razonable de iteraciones y de tiempo de ejecución asociados.