Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/11624/263
Autor(es): Dessbesell Jr., Gilberto
Título: Simulação de controle adaptativo de tráfego urbano através de sistema multiagentes e com base em dados reais.
Data do documento: 2015
Resumo: A população urbana cresce rapidamente nos centros urbanos. A quantidade de pessoas que utilizam veículos próprios como meio de transporte cresce mais rápido ainda. Todo este crescimento faz com que a infraestrutura de transportes fique saturada, gerando lentidão, congestionamentos e aumentando o tempo que as pessoas passam dentro dos veículos. Os engarrafamentos têm causado transtornos de ordem econômica, social e ambiental à população. Com o aumento de tempo das viagens e a maior quantidade de veículos nas ruas, também ocorrem maiores índices de poluição sonora e do ar. Além disso, em grandes cidades, diariamente os condutores enfrentam situações de estresse no trânsito. Melhorias nos sistemas de controle de tráfego têm sido propostas, mesmo assim ainda há muito a ser feito. Desta forma, neste trabalho foi verificada a eficácia do emprego de agentes inteligentes para o controle do tráfego urbano, em ambiente de simulação multiagentes, a fim de reduzir os efeitos negativos causados, principalmente, pelos congestionamentos. Após a realização de um estudo sobre trabalhos relacionados ao controle de tráfego de urbano e à simulação multiagentes, obteve-se uma visão geral a respeito das recentes pesquisas realizadas sobre o tema. Esta visão é apresentada ao longo do trabalho e serviu de base para o desenvolvimento das melhorias propostas. Neste trabalho foi utilizado o simulador de tráfego urbano SUMO para realizar a simulação do tráfego de veículos em uma região da cidade de Porto Alegre, no Rio Grande do Sul. Dados reais a respeito dos planos de programação dos semáforos existentes no local e do volume de tráfego em alguns cruzamentos da cidade foram utilizados. Em seguida foi desenvolvido um semáforo inteligente, que utiliza uma heurística em forma de algoritmo de controle para tomar suas decisões e a simulação foi realizada novamente. O resultado das duas simulações, sem e com o semáforo inteligente proposto, foi então comparado e os resultados encontrados foram considerados de grande relevância.
Resumo em outro idioma: The urban population is growing quickly in urban centers. The amount of people who use their own vehicles for transportation grows even faster. All this growth made the transport infrastructure get saturated, causing delays, congestion and increasing the time people spend in vehicles. Traffic jams have caused disorders of economic, social and environmental to the population. With the rise of the travel time and the largest number of vehicles on the streets, there are also higher levels of noise and air pollution. Moreover, in large cities, daily drivers face traffic stressful situations. Improvements in the traffic control systems have been proposed, still much remains to be done. Thus, this study evaluated the efficacy of the use of intelligent agents for the control of urban traffic in multi-agent simulation environment, in order to reduce the negative effects caused mainly by congestion. After conducting an extensive study of related work to urban traffic control and multi-agent simulation, an overview was obtained about the recent research on this subject. This overview is presented throughout the work and was the basis for the development of the proposed improvements. In this study we used the urban traffic simulator SUMO to perform the simulation of vehicular traffic in a region of Porto Alegre, Rio Grande do Sul. Actual data regarding the programming plans of existing traffic lights and about traffic volume in some city crosses were used. Then we developed an intelligent traffic light, which uses a control algorithm like a heuristic to make its decisions and the simulation was performed again. The results of two simulations with and without the proposed intelligent traffic light, were then compared and the results were considered highly relevant.
Nota: Inclui bibliografia.
Instituição: Universidade de Santa Cruz do Sul
Curso/Programa: Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Processos Industriais
Tipo de obra: Dissertação de Mestrado
Assunto: Engenharia de tráfego
Trânsito - Fluxo
Métodos de simulação
Inteligência artificial
Orientador(es): Frozza, Rejane
Aparece nas coleções:Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Processos Industriais – Mestrado

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