En las ciudades inteligentes, el uso de técnicas automáticas inteligentes para encontrar programas cíclicos eficientes de semáforos se está convirtiendo en un frente innovador para la gestión del flujo de tráfico. Sin embargo, esta programación automática de semáforos requiere un proceso de validación de las soluciones generadas, ya que pueden afectar a la movilidad (y seguridad) de millones de ciudadanos. En este trabajo proponemos una estrategia de validación basada en algoritmos genéticos y modelos de características para la generación automática de diferentes escenarios de tráfico comprobando la robustez de los programas semafóricos. Nos hemos centrado en una extensa área urbana de la ciudad de Málaga (en España), en la que validamos un conjunto de programas de ciclo candidatos generados mediante cuatro algoritmos de optimización: Optimización por Enjambre de Partículas para Semáforos, Evolución Diferencial para Semáforos, búsqueda aleatoria y Generador de Programas de Ciclos Sumo. Podemos probar los ciclos de los semáforos teniendo en cuenta los diferentes estados de la ciudad, la meteorología, la congestión, la pericia del conductor, las características del vehículo, etc., pero priorizando los escenarios más relevantes entre un conjunto amplio y variado de ellos. La mejora conseguida en la calidad de las soluciones es notable, especialmente en el caso de las emisiones de C O 2, en el que hemos obtenido una reducción del 126,99% respecto a las soluciones de los expertos.