Combinação de técnicas da inteligência artificial para previsão do comportamento do tráfego veicular urbano na cidade de São Paulo.

AUTOR(ES)

Ricardo Pinto Ferreira

FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

07/04/2011

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.

ASSUNTO(S)

rede neuro fuzzy roteirização de veículos roteirização dinâmica de veículos inteligência artificial tráfego veicular urbano. outros neuro fuzzy network vehicle routing dynamic vehicle routing artificial intelligence urban vehicular traffic.

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