SmartSubway: um sistema colaborativo para apoiar o estudo da eficiência energética em trens urbanos no contexto de cidades inteligentes
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/18404 |
Resumo: | With the increase in population, it becomes increasingly necessary to develop solutions that reduce the impacts generated by the increase in the consumption of natural resources. The adoption of electric transports, such as urban trains, is an alternative for the reduction of polluting gases in the atmosphere and the reduction in the occupation of urban space. However, with the use of electric trains, comes the problem of energy expenditure, which needs sustainable solutions. This work aims to create a generic method to support specialists in a collaborative way, in search of a speed profile that reduces energy costs. This approach is based on Genetic Algorithms from Artificial Intelligence, where experts can enter information about the domain, collaborating with each other, and in order to obtain real advantages with the use of this well-known and proven efficient meta-heuristic used for optimization problems. In order to obtain a proof of concept, a collaborative system, called SmartSubway, was developed. To validate the system, a case study is considered, where trajectory data is captured, and analyzes are performed through experiments with different configurations of the genetic algorithms. As results, the systems indicates the speed profiles with lower energy costs. Bringing environmental, economic and comfort benefits in urban mobility, in the context of solutions for Smart Cities. |
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SmartSubway: um sistema colaborativo para apoiar o estudo da eficiência energética em trens urbanos no contexto de cidades inteligentesSistemas colaborativosAlgoritmos genéticosEficiência energéticaTransportes inteligentesCidades inteligentesCollaborative systemsGenetic algorithmsEnergy efficiencySmart transportationSmart citiesCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOWith the increase in population, it becomes increasingly necessary to develop solutions that reduce the impacts generated by the increase in the consumption of natural resources. The adoption of electric transports, such as urban trains, is an alternative for the reduction of polluting gases in the atmosphere and the reduction in the occupation of urban space. However, with the use of electric trains, comes the problem of energy expenditure, which needs sustainable solutions. This work aims to create a generic method to support specialists in a collaborative way, in search of a speed profile that reduces energy costs. This approach is based on Genetic Algorithms from Artificial Intelligence, where experts can enter information about the domain, collaborating with each other, and in order to obtain real advantages with the use of this well-known and proven efficient meta-heuristic used for optimization problems. In order to obtain a proof of concept, a collaborative system, called SmartSubway, was developed. To validate the system, a case study is considered, where trajectory data is captured, and analyzes are performed through experiments with different configurations of the genetic algorithms. As results, the systems indicates the speed profiles with lower energy costs. Bringing environmental, economic and comfort benefits in urban mobility, in the context of solutions for Smart Cities.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESCom o aumento populacional torna-se cada vez mais necessário o desenvolvimento de soluções que reduzam os impactos gerados pelo aumento no consumo de recursos naturais. A adoção dos transportes elétricos, como trens urbanos, é uma alternativa para a diminuição de gases poluentes na atmosfera e a redução na ocupação do espaço urbano. No entanto, com a utilização de trens elétricos surge o problema do gasto energético, que precisa de soluções sustentáveis. Esse trabalho tem como objetivo criar um método genérico para apoiar especialistas de forma colaborativa, na busca de um perfil de velocidade (do inglês, speed profile) que reduza gastos energéticos. Esta abordagem é baseada nos Algoritmos Genéticos da Inteligência Artificial, onde os especialistas podem inserir informações sobre o domínio, colaborando entre si, e de forma que se possa obter vantagens reais com o uso dessa conhecida e comprovadamente eficiente meta heurística usada para problemas de otimização. A fim de obter uma prova de conceito, foi desenvolvido um sistema colaborativo, denominado SmartSubway. Para validação do sistema é considerado um estudo de caso onde são capturados dados referentes ao trajeto de um trem, e análises são realizadas por meio de experimentos com diferentes configurações dos algoritmos genéticos. Como resultados o sistemas indica os perfis de velocidade com menores gastos energéticos. Trazendo assim benefícios ambientais, econômicos e de conforto em mobilidade urbana, no contexto de soluções para Cidades Inteligentes.Universidade Federal da ParaíbaBrasilInformáticaPrograma de Pós-Graduação em InformáticaUFPBLino, Natasha Correia Queirozhttp://lattes.cnpq.br/7853125713114677Queiroz, Mayrton Dias de2020-11-11T02:41:47Z2020-11-092020-11-11T02:41:47Z2018-07-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/18404porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2021-09-14T00:10:38Zoai:repositorio.ufpb.br:123456789/18404Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| diretoria@ufpb.bropendoar:2021-09-14T00:10:38Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false |
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