Semáforos adaptativos, uma abordagem baseada em inteligência de enxames para a mobilidade urbana

• Autor(a) principal: Dalla Vecchia, Alessandro
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/86282
• topic: Inteligência artificial; Informatica : Transportes; Adaptive behavior; Reinforcement learning; Swarm intelligence; Traffic control; Traffic simulation

O problema de mobilidade urbana tem crescido a níveis cada vez mais desgastantes para a população das cidades. Acompanhamos diariamente notícias sobre: os enormes engarrafamentos, a falta de transporte público eficiente e de qualidade, o desrespeito as regras de trânsito, os acidentes e as mortes desnecessárias. Nem todos os problemas podem ser resolvidos apenas com a melhoria da educação no trânsito, alguns requerem altos investimentos, como na expansão e duplicação de vias, construção de viadutos e pontes, e que permitem suprir a demanda cada vez maior de veículos. Com menor custo de implantação podemos incluir a sinalização de trânsito e semafórica, que ajuda no controle das vias e aumenta a segurança para as pessoas. Neste trabalho é estudado um sistema de controle de trânsito simulado com a perspectiva de melhorar o sistema semáforico real. Visto que desta forma é possível causar um grande impacto aos sistemas de transporte em geral com um baixo custo de implantação quando comparado as modificações na infraestrutura das vias. Serão aplicados três algoritmos de inteligência artificial ao sistema semafórico experimental, de forma a torná-lo adaptativo, e assim permitir uma melhoria do fluxo de veículos através de um sistema que não necessita de um controle centralizado. Os resultados serão apresentados através da comparação dos algoritmos utilizados, levando-se em conta questões como tempo de simulação e tempo de viagem dos veículos.