El presente Trabajo de Fin de Grado (TFG) aborda el cálculo de perfiles de velocidad óptimos para trenes con el objetivo de minimizar el consumo energético. Para ello, se emplean dos técnicas de optimización: algoritmos genéticos y el método pseudospectral. Los algoritmos genéticos posibilitan la exploración efectiva de un extenso espacio de soluciones, identificando estrategias de conducción que mejoran el uso de energía. En cambio, el método pseudospectral, basado en la discretización óptima de ecuaciones diferenciales, proporciona una formulación matemática robusta para la obtención de trayectorias óptimas de velocidad. Este estudio contribuye al desarrollo de sistemas de transporte más sostenibles, optimizando el consumo de energía en la operación ferroviaria mediante herramientas avanzadas de optimización.
This Bachelor´s Degree Final Project addresses the calculation of optimal speed profiles for trains with the aim of minimizing energy consumption. For this, two optimization techniques are used: genetic algorithms and the pseudospectral method. Genetic algorithms enable the effective exploration of an extensive solution space, identifying driving strategies that improve energy use. On the other hand, the pseudospectral method, based on the optimal discretization of differential equations, provides a robust mathematical formulation for obtaining optimal velocity trajectories. This study contributes to the development of more sustainable transportation systems, optimizing energy consumption in railway operations through advanced optimization tools.
