[en] During the last decades, urban mobility has become the main concern for city councils and transportation operators. The main problem is the traffic congestion that easily appears in urban networks, producing negative economic impacts for the associated cost and, what is becoming more relevant from the sustainability point of view. In this context, the transportation operators and planners make use of traffic simulation models that assist their strategic decisions aiming at improving the mentioned problems. The dynamic OD matrices estimation problem is a crucial step in transportation modeling and simulation because they contain the total number of vehicles that are circulating throughout the city, including their origins, destinations, and their departing time and describe the associated mobility patterns in terms of trip distributions. As this information is not directly observable in reality, this problem has been widely studied and many different methodologies have been proposed in order to obtain the suitable OD matrices that reflect the urban mobility of the studied area. The common approach is to use the counting stations data sets to estimate, using a minimization problem, the OD matrices that produce them. This is called the bi-level optimization approach. However, the main problem of this approach is that it is mathematically underdetermined, because many different OD matrices can produce the same traffic counts on certain links of the urban network, but presenting totally different trip distributions that could not correspond to the socio-demographic structure originating them. In this thesis, we address the different studies measuring the structural similarity between the estimated OD matrix and the reliable OD matrices, which are the ground truth OD matrix in synthetic experiments or the historical OD matrix in the real ones. The appearance of new sources of traffic data from the growth of the information and communication technologies (ICT) appeals to the researchers to use it for reducing such underdetermination, adding it to the OD estimation problem. GPS devices are increasingly used by vehicles and a huge volume of data is generated every day that, implicitly, contains information of the traffic state under real conditions. These data can be analyzed and processed in order to clean, filter and extract this information and can be then introduced into the OD estimation problem. Most of the theoretical research since the ICT technologies are available assume implicitly or explicitly that GPS tracking data can be done through a controlled collection process. However, in the practical world, GPS data are supplied by companies that use different data collection policies and constraints imposed by privacy policies, which invalidate some of these theoretical hypotheses. One of the main research aspects of this thesis is to investigate how these commercial data can be used for the OD estimation problem. However, the introduction of such information in the bi-level optimization problem is not direct and many alternatives arise. This thesis proposes a data-driven estimation of the dynamic assignment matrix to introduce the GPS data information to an analytical model, reducing the underdetermination of the problem. Moreover, such estimation replaces the dynamic traffic assignment reducing also the computational effort of the OD estimation problem. As this thesis results from the collaboration between the simulation software company PTV Group and the Universitat Politècnica de Catalunya, all the experiments of this thesis have been carried out in PTV Visum and using the already existing products. Moreover, the results have been analyzed both from the computational performance and from the quality aspect.

[es] Durante las últimas décadas, las externalidades que se derivan de la movilidad urbana han sido una de las principales preocupaciones de los ayuntamientos, gestores metropolitanos, y operadores de tráfico. El principal problema es la congestión, que fácilmente aparece en infraestructuras urbanas y que impacta de forma negativa en nuestra economía y, lo que es más grave, en la sostenibilidad del planeta que habitamos. La contaminación y el ruido provocados por la congestión no solo afectan nocivamente a la calidad del aire, sino que también perjudican la salud ciudadana y medioambiental. En este contexto, los operadores y planificadores de transporte usan modelos de planificación y simulación de tráfico que les aportan conocimiento para tomar decisiones estratégicas y operativas que mitiguen los problemas asociados a la movilidad urbana. El problema de la estimación de las matrices origen-destino (OD) es un tema crucial en la modelización y simulación de tráfico. Éstas contienen el número total de vehículos que circulan por la ciudad, incluyendo información sobre el origen, destino y tiempo de salida de cada uno de los vehículos en un horizonte temporal. De esta manera, la distribución de viajes definida en las matrices OD describe el patrón de movilidad de la red. Aun así, esta información no es directamente observable en un caso práctico real y, por este motivo, se trata de un problema extensamente estudiado. Se han desarrollado diferentes metodologías con el fin de obtener las matrices OD más apropiadas, es decir, aquellas que reproducen adecuadamente la movilidad de la zona estudiada. El enfoque más común consiste en usar datos recogidos por sensores de tráfico que cuentan vehículos en ciertos puntos de la red para estimar las matrices OD mediante la resolución de un problema de minimización. Aun así, este complejo problema es altamente indeterminado y diferentes matrices OD, que representan realidades sociodemográficas y patrones de movilidad distintos, pueden reproducir los mismos conteos de vehículos en las vías de la red dotadas de sensores. Por consiguiente, muchas líneas de investigación han utilizado de forma adicional diferentes tipos de datos de tráfico, como velocidades medias y densidades de flujo, para reducir los grados de libertad del problema. La estructura de una matriz OD describe el número de viajes y la forma como se distribuyen espacialmente en la red urbana, desde su origen hasta su destino, trazando, así, el patrón de movilidad global de la red de estudio. Como dos matrices OD pueden reproducir los mismos conteos, es absolutamente necesario hacer un análisis exhaustivo de la similitud de sus estructuras. En esta tesis, abordamos las diferentes propuestas midiendo siempre el grado de similitud estructural entre la matriz OD estimada y una matriz OD de referencia, siendo ésta la matriz OD histórica en casos reales o la matriz fundamental en el caso de los experimentos sintéticos. La aparición de nuevas fuentes de datos de tráfico debido al crecimiento de las tecnologías de la información y comunicación (TIC) abre nuevas líneas de investigación dirigidas a reducir la indeterminación del problema de estimación de las matrices OD. El uso de aparatos GPS en vehículos va en aumento, hecho que contribuye a la generación diaria de grandes volúmenes de datos. Éstos contienen, de manera implícita, información del estado del tráfico en condiciones reales. Mediante un proceso de limpieza, filtrado, y extracción se puede derivar información del tráfico para luego introducirla en el problema de estimación de matrices OD. El conjunto de datos GPS de tipo comercial no permite conocer el procedimiento de recolecta de datos y, a menudo, está sujeto a políticas de protección y privacidad que no permiten asumir ciertas hipótesis de calidad y control en relación a los orígenes y destinos. En esta tesis, investigamos el valor que pueden añadir estos conjuntos de datos comerciales para la estimación de matrices OD. La introducción de estos datos en el problema de optimización binivel no es directa y existen diferentes alternativas. Los enfoques analíticos no permiten incorporar directamente estos datos puesto que la relación entre los datos GPS y los flujos OD no es elemental. Por otro lado, la versatilidad de los métodos de simulación-optimización permiten usarlos directamente, pero el inconveniente es el esfuerzo computacional asociado. Esta tesis propone un modelo de la matriz dinámica de asignaciones basado en datos (data-driven) para aprovechar la información implícita de los datos GPS y reducir, así, la indeterminación del problema de estimación. Además, esta técnica reemplaza la necesidad de recurrir a un modelo de simulación y reduce el esfuerzo computacional del problema. Esta tesis es fruto de la colaboración entre la empresa de software de simulación PTV Group y la Universitat Politècnica de Catalunya. Todos los experimentos de la tesis han sido implementados en PTV Visum y usando los productos existentes. Además, los resultados de la tesis han sido siempre analizados desde una doble perspectiva: computacional y de calidad. Esta última tiene como objetivo analizar la matriz OD estimada respeto la similitud estructural con la matriz de referencia..