Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Transporte. Ingeniero Civil / En esta tesis se plantean modelos que estiman cambios en la programación óptima de semáforos si se modifican los criterios de equivalencia entre buses y automóviles a través del uso de las tasas de ocupación. Los objetivos son: analizar el efecto del uso de las tasas de ocupación en las componentes de la programación de semáforos, analizar los distintos supuestos que existen para utilizar herramientas computacionales de modelación de tránsito (Transyt 15 y Aimsun) y analizar los ahorros en demoras que sufren las personas del sistema al optimizar redes considerando las tasas de ocupación de los vehículos. La primera parte de la tesis se enfoca en la optimización de la programación de semáforos en una intersección aislada. El análisis del tiempo de ciclo óptimo para una intersección aislada es fundamental para entender la programación de semáforos de redes más complejas, dado que posee dos elementos fundamentales de la programación (tiempo de ciclo y tiempos de verde). Se estimó un modelo de tiempo de ciclo y tiempos de verde óptimos considerando las tasas de ocupación de los vehículos y se utilizó el modelo en un caso de estudio. Se logró replicar el modelo de tiempo de ciclo óptimo de Akcelik, lo cual validó la metodología utilizada, para continuar con la estimación de un modelo de demoras de personas. Se encontraron ahorros al utilizar el enfoque de demoras de personas del 5,5% para una intersección aislada, lo cual se encuentra en el orden de los resultados reportados por Ma et. al (2014). En la segunda parte del trabajo, se midió un histograma de salida de buses en una intersección de Santiago y se comparó con los obtenidos a partir de Transyt y Aimsun. Aimsun entrega un MAPE de 33,7%; el Modelo de Dispersión de Pelotones (PDM) entrega un MAPE de 29,4% y el Modelo de Transmisión de Celdas (CTM) de un 63,4%, por lo que el modelo PDM de Transyt fue el más cercano a la observación real de intervalos de llegada de buses en el ejemplo estudiado. Finalmente, en la tercera parte del trabajo, el análisis se extiende a redes de semáforos (agregando el desfase como variable de optimización). Se realizaron dos escenarios de optimización: demoras de vehículos y demoras de personas (considerando tasas de ocupación). Al comparar los beneficios del enfoque de personas versus el de vehículos, se encontró un ahorro del 3,4% en términos de demoras, lo que se encuentra cercano a los resultados reportados por Christofa et. al (2015) para una red de semáforos optimizada en tiempo real. Se concluye que se obtienen beneficios al minimizar las demoras de personas para intersecciones aisladas y redes más complejas para programación de semáforos pre-fijada, en un orden inferior al 10% en los casos analizados. El beneficio principal es para los usuarios de transporte público.