Em sistemas de controle de tráfego veicular urbano existem diversas abordagens que lidam com o problema da redução do congestionamento de tráfego. Uma classe destas abordagens aplica a sincronização de semáforos a m de permitir que os veículos que viajam em um sentido possam passar diversos cruzamentos sem paradas. Este trabalho apresenta dois métodos de coordenação de agentes aplicados à sincroniza ção de semáforos. O primeiro método inspira-se em mecanismos de coordenação observados em insetos sociais e o segundo modela o problema de coordenação de semá- foros como um problema de otimização de restrições distribuído e faz sua resolução em tempo real utilizando mediação cooperativa. Inicialmente são apresentados conceitos básicos de sistemas de tráfego urbano, Swarm Intelligence e problemas de otimização de restrições. A partir dos conceitos iniciais, são apresentados os modelos propostos. Os resultados mostram que as abordagens propostas geram a coordenação entre os sem áforos sendo que o modo que os agentes estão coordenados pode mudar para se adaptar às mudanças nas condições do ambiente, gerando melhores condições de uxo de tráfego.

Este trabalho visa apresentar uma metodologia para modelagem de motoristas a serem utilizados em simulações de tráfego veicular discreto. Além da metodologia, será apresentada uma plataforma para implementação de motoristas, chamada DRIVER-DFW, baseada neste conceito. Inicialmente, serão apresentados alguns modelos de movimentação de veículos baseados no modelo de autômato celular Nagel–Schreckenberg. O modelo básico será apresentado juntamente com alguns de seus aperfeiçoamentos, que são os modelos utilizados no simulador ITSUMO, que por sua vez é utilizado como base para o trabalho. Além dos modelos de autômato celular, serão apresentados modelos de planejamento de rota, que se utilizam de várias heurísticas para a tomada de decisão dos motoristas. Destes, selecionou-se um para implementação e demonstração. Mostradas as etapas para composição do modelo completo de motorista, isto é, movimentação e planejamento, será apresentada a plataforma para implementação de motoristas desenvolvida neste trabalho. Esta separação é a base da plataforma DRIVER-DFW que é discutida com mais detalhes para auxiliar a compreensão do seu funcionamento. Além disso, é mostrado como a metodologia é aplicada na plataforma para implementação de motoristas DRIVER-DFW. Por fim, conclui-se que este trabalho apresenta uma alternativa bastante atraente para a implementação de modelos de motoristas, com uma metodologia e uma plataforma de desenvolvimento. Também são apresentadas as diretrizes para dar prosseguimento a este.

O fenômeno do congestionamento, decorrente do rápido aumento da demanda por todos os meios de transporte só tende a se agravar, já que sistemas de transporte (vistos como um todo) têm um grande impacto na economia mundial. No caso do transporte veicular em particular, é notório que a demanda por mobilidade é uma das características da nossa sociedade. O impacto direto e indireto dos congestionamentos em áreas urbanas e interurbanas é imenso, e precisam ser avaliados adequadamente para que seus efeitos sejam pelo menos minorados. Esta dissertação apresenta o AVNET, uma modelagem baseada em agentes para avali- ação do balanceamento de carga em redes de tráfego veicular, capaz de investigar micros- copicamente a interação entre oferta, demanda e as particularidades do comportamento dos motoristas, aqui tratados como agentes autônomos capazes de perceber o estado do ambiente e se adaptar a ele utilizando replanejamento heurístico. O principal objetivo do AVNET é investigar a interação entre a percepção que o agente possui do tráfego e a consequente adaptação através da mudança de rota durante a viagem. De forma cíclica, o AVNET propõe que o estado do ambiente influencia na percepção do agente, e a ação do agente influencia no estado do ambiente. As medidas de balanceamento de carga visam avaliar o desempenho do ponto de vista do motorista, ao invés de abordar a avaliação do ponto de vista da rede como algumas abordagens tradicionalmente propõe. Experimentos foram realizados a partir da variação nas condições de oferta - utili- zando uma rede com topologia em estilo de grade e uma abstração de algumas vias arte- riais da cidade de Porto Alegre/RS - variação nas condições de demanda - o tipo de dis- tribuição e número de viagens - e dos tipos de agentes utilizados. Os resultados ajudam a responder como será o balanceamento de carga de redes de tráfego veicular conforme as condições de oferta e demanda do ambiente, e de percepção/ação dos agentes. / The phenomenon of congestion, due to the rapid increase in demand for all means of transport is only going to worsen, since systems transport (seen as a whole) have a major impact on the world economy. In the case of vehicular transport in particular, it is clear that the demand for mobility is a characteristic of our society. The direct and indirect impact of congestion in urban and long distance is immense, and must be properly evaluated for their effects are at least mitigated. This dissertation presents the AVNET, an agent-basead modelling to evaluate load bal- ancing in networks of vehicular traffic, able to microscopically investigate the interaction between supply, demand and the peculiarities of the behavior of drivers, here treated as autonomous agents, capable to perceive the state of the environment and adapt to it using heuristic redesign. The main goal of AVNET is to investigate the interaction between the perception that the agent has the traffic and the consequent adaptation by changing the route during the trip. Cyclically, the AVNET propose that the state of the environment influences the perception of the agent and the agent’s action influences the state of the environment. Experiments were performed from the variation in supply conditions - using a network grid topology and an abstraction of some arterial roads in the city of Porto Alegre/RS - changes in demand conditions - the type of distribution and number of trips - and the types of agents used. The results will help answer how the balancing network load of vehicular traffic as conditions of supply and demand of the environment, and perception / action agents.

Problemas de otimização de restrições distribuídas (DCOP - Distributed Constraint Optimization Problem) formam uma classe de problemas de grande interesse de estudo na ciência da computação em função da complexidadecomputacionaL O presente trabalho tem o objetivo de comparar os três algoritmos mais populares em DCOP (ADOPT, OptAPO e DPOP) em termos de eficiência computacional e de solução proposta. Para tal estudo, é utilizado como domínio um problema de controle semafórico. Esse tipo de problema de controle é de fundamental importânciapara que se tenha uma administração eficiente do fluxo de veículos em uma malha viária. Além disso, envolve muitas interdependências entre variáveis da rede, como ocupação das vias e tempos de sinal verde dos semáforos, para que sejam determinadas as melhores configurações de controle. Nesse sentido, as estratégias devem fornecer bons resultados em nível de aplicação, e também em nível de computação, no que diz respeito ao uso da infra-estrutura computacional disponível, o que casa perfeitamente com os objetivos das implementações de DCOP. Ao longo deste trabalho, os temas relacionados à coordenação em sistemas multiagentes, otimização de restrições e controle de semáforos são estudados. Os modelos DCOP são utilizados com a finalidade de comparar os algoritmos.No que diz respeito aos resultados, percebe-se uma melhora no controle, obtida com o uso dos algoritmos DCOP em relação ao uso de controle fixo sincronizado e não sincronizado. Isso é verificado em nível de utilização das vias da rede. Além disso, outro tipo de resultado é verificado na execução dos algoritmos, tratando de questões como o tempo de execução. Foi possível estabelecer um comparativo entre os algoritmos e frente ao aumento do problema em quantidade de semáforos. / Distributed Constraint Optimization Problems (DCOP) have a significant importance in ComputerScience, due to its computationalcomplexity. The objective of this work is to compare the three most popular algorithms for DCOP (ADOPT,OptAPO and DPOP) in terms of computational efficiency and quality of the proposed solution. In arder to do that, a trafficcontrol scenario is used. This kind of problem is very important when considering an efficientadministration of the trafficnetwork,which involvesa lot of interdependencies among variables such as the occupation of the links and the split of the lights. The control strategies should be able to provide good results in terms of the domain application and consider the computational infrastructure available,matching exactly the objectives of the DCOP implementations. The present work is related to multiagent systems, constraint optimization and traffic light controI. The DCOP models are used in order to perfarm the comparison among the algorithms. The results show that is possible to improve the efficiency of the control over the c1assicapproaches of fixed traffic light timing. This is verifiedconsidering the utilization leveIof the network and the occurrence of trafficjams. Besides that, some computational issues are considered to compare the algorithms, for instance, the execution time.

Problemas de otimização de restrições distribuídas (DCOP - Distributed Constraint Optimization Problem) formam uma classe de problemas de grande interesse de estudo na ciência da computação em função da complexidadecomputacionaL O presente trabalho tem o objetivo de comparar os três algoritmos mais populares em DCOP (ADOPT, OptAPO e DPOP) em termos de eficiência computacional e de solução proposta. Para tal estudo, é utilizado como domínio um problema de controle semafórico. Esse tipo de problema de controle é de fundamental importânciapara que se tenha uma administração eficiente do fluxo de veículos em uma malha viária. Além disso, envolve muitas interdependências entre variáveis da rede, como ocupação das vias e tempos de sinal verde dos semáforos, para que sejam determinadas as melhores configurações de controle. Nesse sentido, as estratégias devem fornecer bons resultados em nível de aplicação, e também em nível de computação, no que diz respeito ao uso da infra-estrutura computacional disponível, o que casa perfeitamente com os objetivos das implementações de DCOP. Ao longo deste trabalho, os temas relacionados à coordenação em sistemas multiagentes, otimização de restrições e controle de semáforos são estudados. Os modelos DCOP são utilizados com a finalidade de comparar os algoritmos.No que diz respeito aos resultados, percebe-se uma melhora no controle, obtida com o uso dos algoritmos DCOP em relação ao uso de controle fixo sincronizado e não sincronizado. Isso é verificado em nível de utilização das vias da rede. Além disso, outro tipo de resultado é verificado na execução dos algoritmos, tratando de questões como o tempo de execução. Foi possível estabelecer um comparativo entre os algoritmos e frente ao aumento do problema em quantidade de semáforos. / Distributed Constraint Optimization Problems (DCOP) have a significant importance in ComputerScience, due to its computationalcomplexity. The objective of this work is to compare the three most popular algorithms for DCOP (ADOPT,OptAPO and DPOP) in terms of computational efficiency and quality of the proposed solution. In arder to do that, a trafficcontrol scenario is used. This kind of problem is very important when considering an efficientadministration of the trafficnetwork,which involvesa lot of interdependencies among variables such as the occupation of the links and the split of the lights. The control strategies should be able to provide good results in terms of the domain application and consider the computational infrastructure available,matching exactly the objectives of the DCOP implementations. The present work is related to multiagent systems, constraint optimization and traffic light controI. The DCOP models are used in order to perfarm the comparison among the algorithms. The results show that is possible to improve the efficiency of the control over the c1assicapproaches of fixed traffic light timing. This is verifiedconsidering the utilization leveIof the network and the occurrence of trafficjams. Besides that, some computational issues are considered to compare the algorithms, for instance, the execution time.

Em sistemas de controle de tráfego veicular urbano existem diversas abordagens que lidam com o problema da redução do congestionamento de tráfego. Uma classe destas abordagens aplica a sincronização de semáforos a m de permitir que os veículos que viajam em um sentido possam passar diversos cruzamentos sem paradas. Este trabalho apresenta dois métodos de coordenação de agentes aplicados à sincroniza ção de semáforos. O primeiro método inspira-se em mecanismos de coordenação observados em insetos sociais e o segundo modela o problema de coordenação de semá- foros como um problema de otimização de restrições distribuído e faz sua resolução em tempo real utilizando mediação cooperativa. Inicialmente são apresentados conceitos básicos de sistemas de tráfego urbano, Swarm Intelligence e problemas de otimização de restrições. A partir dos conceitos iniciais, são apresentados os modelos propostos. Os resultados mostram que as abordagens propostas geram a coordenação entre os sem áforos sendo que o modo que os agentes estão coordenados pode mudar para se adaptar às mudanças nas condições do ambiente, gerando melhores condições de uxo de tráfego.

Este trabalho visa apresentar uma metodologia para modelagem de motoristas a serem utilizados em simulações de tráfego veicular discreto. Além da metodologia, será apresentada uma plataforma para implementação de motoristas, chamada DRIVER-DFW, baseada neste conceito. Inicialmente, serão apresentados alguns modelos de movimentação de veículos baseados no modelo de autômato celular Nagel–Schreckenberg. O modelo básico será apresentado juntamente com alguns de seus aperfeiçoamentos, que são os modelos utilizados no simulador ITSUMO, que por sua vez é utilizado como base para o trabalho. Além dos modelos de autômato celular, serão apresentados modelos de planejamento de rota, que se utilizam de várias heurísticas para a tomada de decisão dos motoristas. Destes, selecionou-se um para implementação e demonstração. Mostradas as etapas para composição do modelo completo de motorista, isto é, movimentação e planejamento, será apresentada a plataforma para implementação de motoristas desenvolvida neste trabalho. Esta separação é a base da plataforma DRIVER-DFW que é discutida com mais detalhes para auxiliar a compreensão do seu funcionamento. Além disso, é mostrado como a metodologia é aplicada na plataforma para implementação de motoristas DRIVER-DFW. Por fim, conclui-se que este trabalho apresenta uma alternativa bastante atraente para a implementação de modelos de motoristas, com uma metodologia e uma plataforma de desenvolvimento. Também são apresentadas as diretrizes para dar prosseguimento a este.

O fenômeno do congestionamento, decorrente do rápido aumento da demanda por todos os meios de transporte só tende a se agravar, já que sistemas de transporte (vistos como um todo) têm um grande impacto na economia mundial. No caso do transporte veicular em particular, é notório que a demanda por mobilidade é uma das características da nossa sociedade. O impacto direto e indireto dos congestionamentos em áreas urbanas e interurbanas é imenso, e precisam ser avaliados adequadamente para que seus efeitos sejam pelo menos minorados. Esta dissertação apresenta o AVNET, uma modelagem baseada em agentes para avali- ação do balanceamento de carga em redes de tráfego veicular, capaz de investigar micros- copicamente a interação entre oferta, demanda e as particularidades do comportamento dos motoristas, aqui tratados como agentes autônomos capazes de perceber o estado do ambiente e se adaptar a ele utilizando replanejamento heurístico. O principal objetivo do AVNET é investigar a interação entre a percepção que o agente possui do tráfego e a consequente adaptação através da mudança de rota durante a viagem. De forma cíclica, o AVNET propõe que o estado do ambiente influencia na percepção do agente, e a ação do agente influencia no estado do ambiente. As medidas de balanceamento de carga visam avaliar o desempenho do ponto de vista do motorista, ao invés de abordar a avaliação do ponto de vista da rede como algumas abordagens tradicionalmente propõe. Experimentos foram realizados a partir da variação nas condições de oferta - utili- zando uma rede com topologia em estilo de grade e uma abstração de algumas vias arte- riais da cidade de Porto Alegre/RS - variação nas condições de demanda - o tipo de dis- tribuição e número de viagens - e dos tipos de agentes utilizados. Os resultados ajudam a responder como será o balanceamento de carga de redes de tráfego veicular conforme as condições de oferta e demanda do ambiente, e de percepção/ação dos agentes. / The phenomenon of congestion, due to the rapid increase in demand for all means of transport is only going to worsen, since systems transport (seen as a whole) have a major impact on the world economy. In the case of vehicular transport in particular, it is clear that the demand for mobility is a characteristic of our society. The direct and indirect impact of congestion in urban and long distance is immense, and must be properly evaluated for their effects are at least mitigated. This dissertation presents the AVNET, an agent-basead modelling to evaluate load bal- ancing in networks of vehicular traffic, able to microscopically investigate the interaction between supply, demand and the peculiarities of the behavior of drivers, here treated as autonomous agents, capable to perceive the state of the environment and adapt to it using heuristic redesign. The main goal of AVNET is to investigate the interaction between the perception that the agent has the traffic and the consequent adaptation by changing the route during the trip. Cyclically, the AVNET propose that the state of the environment influences the perception of the agent and the agent’s action influences the state of the environment. Experiments were performed from the variation in supply conditions - using a network grid topology and an abstraction of some arterial roads in the city of Porto Alegre/RS - changes in demand conditions - the type of distribution and number of trips - and the types of agents used. The results will help answer how the balancing network load of vehicular traffic as conditions of supply and demand of the environment, and perception / action agents.

Em sistemas de controle de tráfego veicular urbano existem diversas abordagens que lidam com o problema da redução do congestionamento de tráfego. Uma classe destas abordagens aplica a sincronização de semáforos a m de permitir que os veículos que viajam em um sentido possam passar diversos cruzamentos sem paradas. Este trabalho apresenta dois métodos de coordenação de agentes aplicados à sincroniza ção de semáforos. O primeiro método inspira-se em mecanismos de coordenação observados em insetos sociais e o segundo modela o problema de coordenação de semá- foros como um problema de otimização de restrições distribuído e faz sua resolução em tempo real utilizando mediação cooperativa. Inicialmente são apresentados conceitos básicos de sistemas de tráfego urbano, Swarm Intelligence e problemas de otimização de restrições. A partir dos conceitos iniciais, são apresentados os modelos propostos. Os resultados mostram que as abordagens propostas geram a coordenação entre os sem áforos sendo que o modo que os agentes estão coordenados pode mudar para se adaptar às mudanças nas condições do ambiente, gerando melhores condições de uxo de tráfego.

Este trabalho visa apresentar uma metodologia para modelagem de motoristas a serem utilizados em simulações de tráfego veicular discreto. Além da metodologia, será apresentada uma plataforma para implementação de motoristas, chamada DRIVER-DFW, baseada neste conceito. Inicialmente, serão apresentados alguns modelos de movimentação de veículos baseados no modelo de autômato celular Nagel–Schreckenberg. O modelo básico será apresentado juntamente com alguns de seus aperfeiçoamentos, que são os modelos utilizados no simulador ITSUMO, que por sua vez é utilizado como base para o trabalho. Além dos modelos de autômato celular, serão apresentados modelos de planejamento de rota, que se utilizam de várias heurísticas para a tomada de decisão dos motoristas. Destes, selecionou-se um para implementação e demonstração. Mostradas as etapas para composição do modelo completo de motorista, isto é, movimentação e planejamento, será apresentada a plataforma para implementação de motoristas desenvolvida neste trabalho. Esta separação é a base da plataforma DRIVER-DFW que é discutida com mais detalhes para auxiliar a compreensão do seu funcionamento. Além disso, é mostrado como a metodologia é aplicada na plataforma para implementação de motoristas DRIVER-DFW. Por fim, conclui-se que este trabalho apresenta uma alternativa bastante atraente para a implementação de modelos de motoristas, com uma metodologia e uma plataforma de desenvolvimento. Também são apresentadas as diretrizes para dar prosseguimento a este.