Orientador : Hermano de M.F. Tavares / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Campinas / Made available in DSpace on 2018-07-17T21:46:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SoaresFilho_Secundino_M.pdf: 1840315 bytes, checksum: c252dc28ae1ce611059a353589300a2d (MD5) Previous issue date: 1974 / Resumo: O presente trabalho trata do desenvolvimento de um modelo de simulação de tráfego urbano baseado no deslocamento de veículos individualizados. Sua finalidade é reproduzir com máxima fidelidade as condições do tráfego real para que possa vir a ser utilizado como uma maneira rápida e econômica de avaliar os efeitos de diferentes políticas de tráfego / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Ciências

O objetivo deste trabalho é apresentar o estudo, projeto e desenvolvimento do sistema DePCon - Sistema de Deteção e Predição de Conflitos em tráfego aéreo. Este sistema é composto básicamente por duas funções, nomeadamente, deteção e predição de conflitos. A primeira tem como finalidade, a seleção de pares de aeronaves, para os quais a separação mínima não foi observada no momento presente. Já a segunda tem como objetivo prever os conflitos que poderão ocorrer a curto prazo. Visando aumentar a portabilidade e diminuir os custos, este sistema foi implementado em um micro-computador PC / AT. Como o DePCon se baseia em dados oriundos de radar, faz-se necessária a conexão deste equipamento com outro idêntico, no qual seja instalado o sistema" SRBC" (Simulador Radar Baixo Custo). A finalidade da integração com o "SRBC" reside no fato deste sistema simular uma varredura de radar e portanto prover o sistema DePCon dos dados necessários. O sistema proposto neste trabalho foi implementado com o intuito de auxiliar na formação e treinamento de controladores de tráfego aéreo, mais especificamente, de controladores de rota, formação essa ministrada pelo IPV (Instituto de Proteção ao Vôo). Além desta contribuição, considera-se importante para o país que se façam os primeiros estudos nesta área, evitando-se desde já uma dependência futura em sistemas importados, cuja tecnologia não seja de inteiro domínio local.

Rotas alternativas de chegada em área de controle terminal (TMA) demonstram ser uma opção para o gerenciamento de tráfego aéreo lidar com o crescente volume de aeronaves e consequentes desafios impostos na otimização da navegação horizontal e vertical destas. Porém, para que elas avancem da pesquisa para a implementação, é preciso compreender alguns aspectos tanto do lado da operação da aeronave quanto do controle de tráfego aéreo e ainda integrá-las à complexidade do ambiente operacional de uma TMA. Nesse contexto, faz-se necessário explorar o layout das rotas padrão de chegada (STARs) e seus pontos de convergência, e conhecer recursos e métodos de gerenciamento de tráfego aéreo que viabilizem a criação de segmentos que gerem atrasos ou adiantamentos pré-programados. Tais segmentos não trariam prejuízos à navegação vertical mais eficiente planejada pelo FMS (Flight Management System) por diminuírem a necessidade do uso de procedimentos de espera e vetorações radar desde que sejam definidos antes do início da fase de descida do voo. Tal conclusão é baseada nos resultados obtidos em simulação fast time aplicada ao contexto da TMA de Brasília e Anápolis para as aeronaves com destino o Aeroporto Internacional de Brasília.

Tese de mestrado integrado. Engenharia Civil (especialização em Vias de Comunicação). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Major Telecomunicações). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2009

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2015. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-03-08T20:32:53Z No. of bitstreams: 1 2015_HenriqueDominguesGarcia.pdf: 3010082 bytes, checksum: e6564015e1b7fbb36c0f633990fb3005 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-03-31T10:48:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_HenriqueDominguesGarcia.pdf: 3010082 bytes, checksum: e6564015e1b7fbb36c0f633990fb3005 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-31T10:48:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_HenriqueDominguesGarcia.pdf: 3010082 bytes, checksum: e6564015e1b7fbb36c0f633990fb3005 (MD5) / Este trabalho apresenta uma metodologia de engenharia de tráfego que tem como objetivo otimizar o custo do enlace de protocolos tradicionais de roteamento tais como o OSPF (Open Shortest Path First), a partir da otimização de métricas baseadas na utilização e na característica do tráfego do enlace. Foi utilizado um modelo de programação linear extraído da curva do atraso máximo do enlace calculado com o FEP (Fractal Envelope Process). Os resultados mostram que para o tráfego de vídeo que possui um alto grau de autossimilaridade, é necessário preservar a utilização média do enlace abaixo de 25\% para obter valores de atrasos compatíveis com os requerimentos de QoS (Quality of Service) da aplicação. / This paper presents a traffic engineering methodology that aims to optimize the link cost of traditional routing protocols such as OSPF (Open Shortest Path First) using link metrics based on the link load and traffic characteristics. We propose a linear programming model based on the maximum delay curve of the link calculated by the FEP (Fractal Envelope Process). The results show that for video traffic that has a high degree of self-similarity, the average link utilization must be below 25% to archive delay values compatible with the QoS requirements (Quality of Service) of the application.

A maioria dos estudos de impactos de pólos geradores de viagens são desenvolvidos a partir da adequação de metodologias desenvolvidas em diferentes contextos e disponíveis na literatura. Este trabalho buscou avaliar a adequação de algumas destas propostas, em termos de área de influência, distribuição de viagens e escolha modal, em shopping centers de Porto Alegre. Os dados para análise foram provenientes de uma pesquisa origem e destino realizada recentemente em Porto Alegre por meio de entrevistas domiciliares (EDOM). A partir da comparação dos resultados obtidos na análise de cinco shopping centers, foi possível identificar a relação entre as características dos usuários, da região de entorno e do padrão de viagens dos empreendimentos. Com relação à escolha modal, observou-se que as características do empreendimento, a facilidade de acesso ao pólo pelos diversos modos de transporte disponíveis e os aspectos sócio-econômicos da área de influência são variáveis que podem explicar a escolha do modo utilizado. Para a delimitação da área de influência dos shopping centers, constatou-se que as propostas que utilizam a distância de viagem como critério para definição se mostraram mais realistas do que aquelas que adotam o tempo de viagem como base. Na distribuição de viagens, verificou-se que o perfil econômico dos residentes na área de influência, bem como informações que caracterizem as atividades existentes nas zonas de tráfego são variáveis que podem explicar a distribuição de viagens de shopping centers. Por fim, concluiu-se que o banco de dados da EDOM é uma fonte de dados potencial na análise da demanda de shopping centers.

A maioria dos estudos de impactos de pólos geradores de viagens são desenvolvidos a partir da adequação de metodologias desenvolvidas em diferentes contextos e disponíveis na literatura. Este trabalho buscou avaliar a adequação de algumas destas propostas, em termos de área de influência, distribuição de viagens e escolha modal, em shopping centers de Porto Alegre. Os dados para análise foram provenientes de uma pesquisa origem e destino realizada recentemente em Porto Alegre por meio de entrevistas domiciliares (EDOM). A partir da comparação dos resultados obtidos na análise de cinco shopping centers, foi possível identificar a relação entre as características dos usuários, da região de entorno e do padrão de viagens dos empreendimentos. Com relação à escolha modal, observou-se que as características do empreendimento, a facilidade de acesso ao pólo pelos diversos modos de transporte disponíveis e os aspectos sócio-econômicos da área de influência são variáveis que podem explicar a escolha do modo utilizado. Para a delimitação da área de influência dos shopping centers, constatou-se que as propostas que utilizam a distância de viagem como critério para definição se mostraram mais realistas do que aquelas que adotam o tempo de viagem como base. Na distribuição de viagens, verificou-se que o perfil econômico dos residentes na área de influência, bem como informações que caracterizem as atividades existentes nas zonas de tráfego são variáveis que podem explicar a distribuição de viagens de shopping centers. Por fim, concluiu-se que o banco de dados da EDOM é uma fonte de dados potencial na análise da demanda de shopping centers.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2009. / Submitted by Shayane Marques Zica (marquacizh@uol.com.br) on 2011-02-18T18:57:46Z No. of bitstreams: 1 2009_AntonioCarlosdeArrudajunior.pdf: 3431776 bytes, checksum: 1fceccc8438c358b5bb860c7423ba1e6 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniel Ribeiro(daniel@bce.unb.br) on 2011-03-17T00:33:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_AntonioCarlosdeArrudajunior.pdf: 3431776 bytes, checksum: 1fceccc8438c358b5bb860c7423ba1e6 (MD5) / Made available in DSpace on 2011-03-17T00:33:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_AntonioCarlosdeArrudajunior.pdf: 3431776 bytes, checksum: 1fceccc8438c358b5bb860c7423ba1e6 (MD5) / Nos últimos anos, a crescente demanda mundial pelo uso de aeronaves como meio de transporte aumentou consideravelmente a complexidade do gerenciamento de tráfego no cenário aéreo. Para se evitar ou reduzir pontos de congestionamento, os controladores de tráfego aéreo aplicam medidas restritivas às aeronaves em solo ou em ar. Entretanto, além das informações de redução do número de aeronaves em setores específicos, os impactos gerados por estas ações não são verificados. Para auxiliar neste problema, este trabalho apresenta uma solução baseada em técnicas de Inteligência Artificial (Artificial Intelligence - AI) e Aprendizagem por Reforço (Reinforcement Learning - RL), desenvolvida sob a metodologia HCI (Human-Computer Interaction), com aplicação na área de Gerenciamento de Fluxo de Tráfego Aéreo (Air Traffic Flow Management - ATFM). A solução foi modelada como um Sistema de Apoio a Decisão (Decision Support System - DSS), através da construção do Submódulo de Modelagem e Projeção de Impacto (MPI), parte do Módulo de Avaliação e Apoio à Decisão (MAAD), que compõe a integração modular do Sistema de Aplicação e Gerenciamento das Medidas de Controle de Fluxo de Tráfego Aéreo (SISCONFLUX). A arquitetura deste módulo utiliza um agente autônomo que, em situações de congestionamento, fornece sugestões de medidas restritivas aos controladores de tráfego aéreo, focadas no problema da espera em solo (Ground Holding Problem - GHP). O agente adquire conhecimento junto ao ambiente, através do algoritmo QLearning, avaliando a situação do cenário aéreo resultante das medidas restritivas sugeridas e das medidas restritivas aplicadas. A avaliação dos cenários aéreos resultantes é realizada através de uma função que computa dados como o nível de congestionamento, o tempo de atraso imposto sobre as aeronaves, e um índice de impacto financeiro e de eqüidade na distribuição das medidas restritivas. Os resultados utilizam dados de um ambiente real, formados pelo cenário aéreo da Região de Informação de Vôo de Brasília (FIR-BS), gerenciada pelo Primeiro Centro Integrado de Defesa Aérea e Controle de Tráfego Aéreo (CINDACTA I). A análise destes resultados aponta que, fatores como eqüidade e custos financeiros podem ser utilizados em conjunto com dados de congestionamentos, sem ferir normas de segurança, onde o agente aprende a sugerir ações ao controlador humano, que levam em conta o impacto gerado pelas ações tomadas. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT / In recent years, the growing worldwide demand for the use of aircraft as a means of transport has considerably increased the complexity of managing air traffic scenario. To avoid or reduce points of air traffic congestion, air traffic controllers apply restrictive measures to aircraft on the ground or air. However, just the information about aircraft congestions are verified. So, the impacts of these actions are not checked. To solve this problem, this project presents a solution based on Artificial Intelligence (AI) and Reinforcement Learning (RL), developed under the methodology HCI (Human-Computer Interaction), with application in Air Traffic Flow Management (ATFM). The solution was modeled as a Decision Support System (DSS) through the construction of Submodule of Modeling and Projection Impact (MPI), part of the Module Evaluation and Decision Support (MAAD), integrated to the Distributed System of Decision Support (SISCONFLUX). The architecture of MAAD uses autonomous agents that in situations of congestion provide suggestions for restrictive measures to controller’s traffic, focused on the Ground Holding Problem (GHP). The agent acquires knowledge from the environment, through the algorithm Q-Learning, assessing the situation of air scenario resulting of the restrictive suggested and the restrictive measures taken. The evaluation of scenario is performed through a function that computes data such as congestion level, time delay imposed to aircrafts, an index of financial impact and fairness in the distribution of the GHP restrictions. The results of simulation were obtained using real data from the air Flight Information Region Brasilia (FIR-BS), with is managed by the First Integrated System of Air Defense and Control (CINDACTA I). The tests show that factors as fairness and financial costs can be used together with congestion data in the evaluating function without affecting the safety factor. In this environment the agent can learn and suggest actions to the air traffic managers and controllers taking account the impact generated by restrictive measures.