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Tipo do documento: Dissertação
Título: Combinação de técnicas da inteligência artificial para previsão do comportamento do tráfego veicular urbano na cidade de São Paulo
Autor: Ferreira, Ricardo Pinto 
Primeiro orientador: Sassi, Renato José
Primeiro membro da banca: Marte, Claudio Luiz
Segundo membro da banca: Santana, José Carlos Curvelo
Resumo: O aumento do consumo das famílias brasileiras, fruto da estabilidade econômica experimentada no país nos últimos anos, resultou na ampliação do volume de itens, que devem ser coletados ou distribuídos diariamente na cidade de São Paulo. Este cenário provocou profundas mudanças no mercado de distribuição e coleta de encomendas, tornando a distribuição altamente complexa e afetando diretamente a eficiência deste serviço. As condições de fluidez e segurança do trânsito da cidade de São Paulo dependem diretamente de algumas ocorrências como caminhão quebrado, manifestações em vias, falta de energia elétrica, queda de árvore, acidentes com ou sem vítimas etc, chamadas de ocorrências notáveis. Existem três níveis de roteirização que devem ser analisados: o Nível Operacional, neste nível encontram-se os métodos de roteirização de veículos; o Nível Tático, neste nível encontra-se a Roteirização Dinâmica de Veículos, que oferece em tempo real alternativas para reduzir o tempo improdutivo em trechos interrompidos ou com lentidão acentuada devido a alguma ocorrência notável e o Nível Estratégico, neste nível encontra-se a previsão do comportamento do tráfego veicular urbano no início do roteiro. Diversas técnicas e softwares são utilizados para prever o comportamento do tráfego veicular urbano na cidade de São Paulo, inclusive técnicas baseadas em Inteligência Artificial. Assim sendo, neste trabalho foram aplicadas, para a previsão do comportamento deste tráfego, duas técnicas da Inteligência Artificial combinadas, a Lógica Fuzzy ou Lógica Difusa e as Redes Neurais Artificiais, que unidas formam uma rede chamada de Neuro Fuzzy. O objetivo deste trabalho foi prever o comportamento do tráfego veicular urbano na cidade de São Paulo, usando uma Rede Neuro Fuzzy. Os resultados apontam que a aplicação da Rede Neuro Fuzzy na previsão do comportamento do tráfego veicular urbano na cidade de São Paulo é positiva. Dessa forma, pode-se afirmar que, a roteirização dinâmica de veículos combinada à previsão do comportamento do tráfego, possibilita aumentar a eficácia da roteirização em uma cidade como São Paulo.
Abstract: In recent years, the increase in consumption of Brazilian families, result of economic the stability experienced in the country, has resulted in a high volume of items that should be collected or distributed daily in São Paulo city. This scenario has caused profound changes in the market of distribution and collected orders, making the distribution highly complex and directly affecting the efficiency of this service. The conditions of traffic flow and safety, of the city of São Paulo, depends directly on some issues such as: broken trucks, manifestation on roads, lack of energy, tree falling, accidents with or without victims and other occurrences. There are three levels of routing to be examined: the Operational Level, at this level we consider the methods for vehicle routing; Tactical Level, this level is the Dynamic Vehicle Routing, that offers real-time alternatives to reduce unproductive time in stretches, with slow or interrupted, due to some accentuated remarkable occurrence and the Strategic Level, this level is the prediction of the behavior of urban vehicular traffic at the beginning of the script. Many techniques and software are used to predict the behavior of vehicular traffic in the São Paulo city, including techniques based on Artificial Intelligence. Thus, this work was applied to predict the behavior of traffic, two Artificial Intelligence techniques combined: Fuzzy Logic or Diffuse Logic and Artificial Neural Networks, which together form a network called Neuro Fuzzy. This paper aims to predict the behavior of city vehicular traffic in the city of São Paulo using a Neuro Fuzzy Network. The results indicate a positive impact to application of Neuro Fuzzy Network for predicting the behavior of urban vehicular traffic in São Paulo. It can be stated that the dynamic routing of vehicles combined with the prediction of traffic behavior possible to increase the efficacy of the routing in a city like São Paulo.
Palavras-chave: rede neuro fuzzy
roteirização de veículos
roteirização dinâmica de veículos
inteligência artificial
tráfego veicular urbano
neuro fuzzy network
vehicle routing
dynamic vehicle routing
artificial intelligence
urban vehicular traffic
Área(s) do CNPq: ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
Idioma: por
País: BR
Instituição: Universidade Nove de Julho
Sigla da instituição: Uninove
Departamento: Engenharia
Programa: Programa de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produção
Citação: FERREIRA, Ricardo Pinto. Combinação de técnicas da inteligência artificial para previsão do comportamento do tráfego veicular urbano na cidade de São Paulo. 2011. 112 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Universidade Nove de Julho, São Paulo, 2011.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://bibliotecatede.uninove.br/tede/handle/tede/155
Data de defesa: 7-Abr-2011
Aparece nas coleções:Programa de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produção

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