Desenvolvimento de algoritmo para controle de tráfego urbano usando redes neurais e algoritmos genéticos
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2009 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_SP |
Texto Completo: | https://tede2.pucsp.br/handle/handle/18252 |
Resumo: | This research has as goal to introduce an alternative solution for vehicles traffic flow control. Researches on similar subjects around the world were taken as a basement for this study which makes use of a hybrid architecture. This architecture is composed by a back-propagation algorithm, which is responsible for creating and training the networks that will take care of traffic flow control, and a genetic algorithm, responsible for all chromosome relations which will generate new networks based on its previews parents. The results for this combined algorithms shows that errors were decreased if compared to the other researches described below. This makes this a plausible solution. The whole complexity involved on current study as well as on traffic flow control gives many possibilities for development of new solutions and improvements on traffic flow subject |
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Giorno, Fernando Antonio de Castrohttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4252874H1Francisco, Marcus Vinícius Cardador2016-04-29T14:23:53Z2010-02-022009-12-15Francisco, Marcus Vinícius Cardador. Desenvolvimento de algoritmo para controle de tráfego urbano usando redes neurais e algoritmos genéticos. 2009. 126 f. Dissertação (Mestrado em Tecnologias da Inteligência e Design Digital) - Programa de Estudos Pós-Graduados em Tecnologias da Inteligência e Design Digital, Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, São Paulo, 2009.https://tede2.pucsp.br/handle/handle/18252This research has as goal to introduce an alternative solution for vehicles traffic flow control. Researches on similar subjects around the world were taken as a basement for this study which makes use of a hybrid architecture. This architecture is composed by a back-propagation algorithm, which is responsible for creating and training the networks that will take care of traffic flow control, and a genetic algorithm, responsible for all chromosome relations which will generate new networks based on its previews parents. The results for this combined algorithms shows that errors were decreased if compared to the other researches described below. This makes this a plausible solution. The whole complexity involved on current study as well as on traffic flow control gives many possibilities for development of new solutions and improvements on traffic flow subjectO objetivo deste trabalho é prover uma solução alternativa para o gerenciamento de fluxos de tráfego por meio de Redes Neurais. Pesquisas em diferentes partes do mundo dentro de um mesmo âmbito foram analisadas e forneceram uma base concreta para o corrente estudo que utiliza uma arquitetura híbrida. Essa arquitetura é composta por um algoritmo de propagação reversa com a finalidade de criar e treinar as redes destinadas ao gerenciamento dos fluxos de tráfego e por um algoritmo genético incumbido de realizar cruzamentos entre as redes anteriormente geradas em busca de novas redes a partir de suas sucessoras. Os resultados obtidos pela combinação dos algoritmos apresentam, de forma constante, valores de erros inferiores aos dos estudos analisados, tornado-a uma alternativa plausível. A complexidade envolta no presente estudo, bem como nos fluxos de tráfego, abre espaço para o desenvolvimento de novos trabalhos e projetos no âmbito de soluções e melhorias para sistemas de tráfegoapplication/pdfhttp://tede2.pucsp.br/tede/retrieve/35046/Marcus%20Vinicius%20Cardador%20Francisco.pdf.jpgporPontifícia Universidade Católica de São PauloPrograma de Estudos Pós-Graduados em Tecnologias da Inteligência e Design DigitalPUC-SPBRFaculdade de Ciências Exatas e TecnologiaPropagação reversaAlgoritmosGenéticaTráfegoAlgoritmos geneticosRedes neurais (Computacao)Engenharia de trafegoNeural networksBack-propagationAlgorithmsGeneticTrafficCNPQ::ENGENHARIASDesenvolvimento de algoritmo para controle de tráfego urbano usando redes neurais e algoritmos genéticosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_SPinstname:Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (PUC-SP)instacron:PUC_SPTEXTMarcus Vinicius Cardador Francisco.pdf.txtMarcus Vinicius Cardador Francisco.pdf.txtExtracted texttext/plain155848https://repositorio.pucsp.br/xmlui/bitstream/handle/18252/3/Marcus%20Vinicius%20Cardador%20Francisco.pdf.txt6a4766eadd06db2e94167701bcc4482dMD53ORIGINALMarcus Vinicius Cardador Francisco.pdfapplication/pdf1267870https://repositorio.pucsp.br/xmlui/bitstream/handle/18252/1/Marcus%20Vinicius%20Cardador%20Francisco.pdf9cad63d4aeb66e7ee5b764e9855e2b06MD51THUMBNAILMarcus Vinicius Cardador Francisco.pdf.jpgMarcus Vinicius Cardador Francisco.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3129https://repositorio.pucsp.br/xmlui/bitstream/handle/18252/2/Marcus%20Vinicius%20Cardador%20Francisco.pdf.jpg39d38fbc82f85b9379ab7095b2dbab81MD52handle/182522022-06-13 09:13:06.444oai:repositorio.pucsp.br:handle/18252Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://sapientia.pucsp.br/https://sapientia.pucsp.br/oai/requestbngkatende@pucsp.br||rapassi@pucsp.bropendoar:2022-06-13T12:13:06Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_SP - Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (PUC-SP)false |
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