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.

Este trabalho apresenta um novo método para o rastreamento e contagem de veículos em vídeos de tráfego urbano. Usando técnicas de processamento de imagens e de agrupamentos de partículas, o método proposto usa coerência de movimento e coerência espacial para agrupar partículas, de modo que cada grupo represente veículos nas sequências de vídeo. Uma máscara contendo os objetos do primeiro plano é criada usando os métodos Gaussian Mixture Model e Motion Energy Images para determinar os locais onde as partículas devem ser geradas, e as regiões convexas dos agrupamentos são então analisadas para verificar se correspondem a um veículo. Esta análise leva em consideração a forma convexa dos grupos de partículas (objetos) e a máscara de foreground para realizar a fusão ou divisão dos agrupamentos obtidos. Depois que um veículo é identificado, ele é rastreado utilizando similaridade de histogramas de cor em janelas centradas nas partículas dos agrupamentos. A contagem de veículos acontece em laços virtuais definidos pelo usuário, através da interseção dos veículos rastreados com os laços virtuais. Testes foram realizados utilizando seis diferentes vídeos de tráfego, em um total de 80000 quadros. Os resultados foram comparados com métodos semelhantes disponíveis na literatura, fornecendo, resultados equivalentes ou superiores. / This work presents a new method for tracking and counting vehicles in traffic videos. Using techniques of image processing and particle clustering, the proposed method uses motion coherence and spatial adjacency to group particles so that each group represents vehicles in the video sequences. A foreground mask is created using Gaussian Mixture Model and Motion Energy Images to determine the locations where the particles must be generated, and the convex shapes of detecting groups are then analyzed for the potential detection of vehicles. This analysis takes into consideration the convex shape of the particle groups (objects) and the foreground mask to merge or split the obtained groupings. After a vehicle is identified, it is tracked using the similarity of color histograms on windows centered at the particle locations. The vehicle count takes place on userdefined virtual loops, through the intersections of tracked vehicles with the virtual loops. Tests were conducted using six different traffic videos, on a total of 80.000 frames. The results were compared with similar methods available in the literature, providing results equivalent or superior.

Este trabalho apresenta um novo método para o rastreamento e contagem de veículos em vídeos de tráfego urbano. Usando técnicas de processamento de imagens e de agrupamentos de partículas, o método proposto usa coerência de movimento e coerência espacial para agrupar partículas, de modo que cada grupo represente veículos nas sequências de vídeo. Uma máscara contendo os objetos do primeiro plano é criada usando os métodos Gaussian Mixture Model e Motion Energy Images para determinar os locais onde as partículas devem ser geradas, e as regiões convexas dos agrupamentos são então analisadas para verificar se correspondem a um veículo. Esta análise leva em consideração a forma convexa dos grupos de partículas (objetos) e a máscara de foreground para realizar a fusão ou divisão dos agrupamentos obtidos. Depois que um veículo é identificado, ele é rastreado utilizando similaridade de histogramas de cor em janelas centradas nas partículas dos agrupamentos. A contagem de veículos acontece em laços virtuais definidos pelo usuário, através da interseção dos veículos rastreados com os laços virtuais. Testes foram realizados utilizando seis diferentes vídeos de tráfego, em um total de 80000 quadros. Os resultados foram comparados com métodos semelhantes disponíveis na literatura, fornecendo, resultados equivalentes ou superiores. / This work presents a new method for tracking and counting vehicles in traffic videos. Using techniques of image processing and particle clustering, the proposed method uses motion coherence and spatial adjacency to group particles so that each group represents vehicles in the video sequences. A foreground mask is created using Gaussian Mixture Model and Motion Energy Images to determine the locations where the particles must be generated, and the convex shapes of detecting groups are then analyzed for the potential detection of vehicles. This analysis takes into consideration the convex shape of the particle groups (objects) and the foreground mask to merge or split the obtained groupings. After a vehicle is identified, it is tracked using the similarity of color histograms on windows centered at the particle locations. The vehicle count takes place on userdefined virtual loops, through the intersections of tracked vehicles with the virtual loops. Tests were conducted using six different traffic videos, on a total of 80.000 frames. The results were compared with similar methods available in the literature, providing results equivalent or superior.

Este trabalho apresenta um novo método para o rastreamento e contagem de veículos em vídeos de tráfego urbano. Usando técnicas de processamento de imagens e de agrupamentos de partículas, o método proposto usa coerência de movimento e coerência espacial para agrupar partículas, de modo que cada grupo represente veículos nas sequências de vídeo. Uma máscara contendo os objetos do primeiro plano é criada usando os métodos Gaussian Mixture Model e Motion Energy Images para determinar os locais onde as partículas devem ser geradas, e as regiões convexas dos agrupamentos são então analisadas para verificar se correspondem a um veículo. Esta análise leva em consideração a forma convexa dos grupos de partículas (objetos) e a máscara de foreground para realizar a fusão ou divisão dos agrupamentos obtidos. Depois que um veículo é identificado, ele é rastreado utilizando similaridade de histogramas de cor em janelas centradas nas partículas dos agrupamentos. A contagem de veículos acontece em laços virtuais definidos pelo usuário, através da interseção dos veículos rastreados com os laços virtuais. Testes foram realizados utilizando seis diferentes vídeos de tráfego, em um total de 80000 quadros. Os resultados foram comparados com métodos semelhantes disponíveis na literatura, fornecendo, resultados equivalentes ou superiores. / This work presents a new method for tracking and counting vehicles in traffic videos. Using techniques of image processing and particle clustering, the proposed method uses motion coherence and spatial adjacency to group particles so that each group represents vehicles in the video sequences. A foreground mask is created using Gaussian Mixture Model and Motion Energy Images to determine the locations where the particles must be generated, and the convex shapes of detecting groups are then analyzed for the potential detection of vehicles. This analysis takes into consideration the convex shape of the particle groups (objects) and the foreground mask to merge or split the obtained groupings. After a vehicle is identified, it is tracked using the similarity of color histograms on windows centered at the particle locations. The vehicle count takes place on userdefined virtual loops, through the intersections of tracked vehicles with the virtual loops. Tests were conducted using six different traffic videos, on a total of 80.000 frames. The results were compared with similar methods available in the literature, providing results equivalent or superior.

A crescente complexidade das redes de comunicação de dados tem como conseqüência direta tornar cada vez mais complexas as tarefas de projetar seu dimensionamento e evolução. Um passo preliminar vitalmente importante no projeto de uma rede é a coleta de dados relacionados ao uso esperado da rede. Os padrões de tráfego estimados são usados nos cálculos de dimensionamento dos recursos. Fortemente relacionada a estas atividades está a previsão da performance em termos de throughput da rede, tempos de resposta, probabilidade de congestionamento, entre outras. Uma análise de performance efetiva depende de se representar precisamente a configuração da rede e da carga de tráfego a ela submetida. Técnicas de modelagem analítica ou de simulação podem ser usadas para determinar a performance esperada do sistema. Neste trabalho a usada a técnica de simulação para modelar o tráfego da rede usando dados coletados em uma rede real por monitoração. Trabalhando-se com o modelo validado e possível ajustar a carga de tráfego para representar mudanças esperadas nos volumes de tráfego, e testar o efeito na performance de diferentes configurações de rede. Isso possibilita que os processos de planejamento e projeto sejam executados com confiança, alem dos custos da rede poderem ser otimizados. O sistema apresentado neste trabalho e orientado à gerência de performance de redes, apoiando as atividades de gerência e planejamento de capacidade. Defende-se a idéia de que, a partir do perfil dos usuários de uma rede, derivado do tráfego por eles gerado, pode-se construir um modelo de tráfego significativamente representativo para a análise e previsão do desempenho da rede. O modelo foi desenvolvido para redes de comutação de pacotes com serviço orientado a conexão, e validado sobre o tráfego de uma rede X.25 através de um modelo de simulação, implementado em GPSS. O protótipo do sistema é composto por três processos principais que incorporam as etapas da análise de performance: monitoração do tráfego, análise do tráfego e simulação do tráfego. Na monitoração, são contabilizadas uma série de variáveis para cada conexão gerada na rede. Para cada tipo de aplicação são calculados os respectivos fatores de carga de tráfego. As aplicações são classificadas em dois grandes grupos: interativas e não-interativas. O processo de análise do tráfego gera os fatores de carga de tráfego na forma de tabelas e gráficos. As conexões e as métricas de performance produzidas na simulação do tráfego podem ser analisadas e validadas graficamente. O sistema proposto foi especificado em SDL (Specification and Description Language). / The increasing complexity of communication networks turns each time more complex the task to plan its expansion and evolution. A vitally important preliminar step in computer network design is the gathering of data relating to the expected use of the network. The estimated traffic patterns are used in resource usage computations. Closely related to these activities is the estimation of performance in terms of network throughput, response times, congestion probability, among others. An efective performance analysis requires the accurate representation of computer network configuration and traffic load. Analytical or simulation techniques can be used to establish the expected system performance. This work makes use of simulation to model the network traffic, based on collected data of a real network. network. Working with the validated model is possible to adjust the traffic load to represent future demand, and to test the performance impact under distinct network configurations. This enable a trustful execution of network planning and design, besides of the cost optimization. The system presented at this work is network performance management oriented, giving support to capacity management and capacity planning. The central idea is that, through network users profile achieved from generated traffic, it's possible to build a representative traffic model to aim at the network performance analysis and forecast. The model was developed to connection oriented packet switched networks, and validated by means of a simulation model to X.25 network traffic, implementd in GPSS. The system prototype comprises three process: traffic monitoring, traffic analysis and traffic simulation. In monitoring, a set of variables are registered for each network connection generated. The traffic load factors are computed according the application type. The applications are classified in two groups: interactive and non-interactive. The traffic analysis process produces traffic load factors in form of tables and graphics. Connections and performance metrics generated at traffic simulation can be graphically analyzed and validated. The proposed system was specified in SDL (Specification and Description Language).

A crescente complexidade das redes de comunicação de dados tem como conseqüência direta tornar cada vez mais complexas as tarefas de projetar seu dimensionamento e evolução. Um passo preliminar vitalmente importante no projeto de uma rede é a coleta de dados relacionados ao uso esperado da rede. Os padrões de tráfego estimados são usados nos cálculos de dimensionamento dos recursos. Fortemente relacionada a estas atividades está a previsão da performance em termos de throughput da rede, tempos de resposta, probabilidade de congestionamento, entre outras. Uma análise de performance efetiva depende de se representar precisamente a configuração da rede e da carga de tráfego a ela submetida. Técnicas de modelagem analítica ou de simulação podem ser usadas para determinar a performance esperada do sistema. Neste trabalho a usada a técnica de simulação para modelar o tráfego da rede usando dados coletados em uma rede real por monitoração. Trabalhando-se com o modelo validado e possível ajustar a carga de tráfego para representar mudanças esperadas nos volumes de tráfego, e testar o efeito na performance de diferentes configurações de rede. Isso possibilita que os processos de planejamento e projeto sejam executados com confiança, alem dos custos da rede poderem ser otimizados. O sistema apresentado neste trabalho e orientado à gerência de performance de redes, apoiando as atividades de gerência e planejamento de capacidade. Defende-se a idéia de que, a partir do perfil dos usuários de uma rede, derivado do tráfego por eles gerado, pode-se construir um modelo de tráfego significativamente representativo para a análise e previsão do desempenho da rede. O modelo foi desenvolvido para redes de comutação de pacotes com serviço orientado a conexão, e validado sobre o tráfego de uma rede X.25 através de um modelo de simulação, implementado em GPSS. O protótipo do sistema é composto por três processos principais que incorporam as etapas da análise de performance: monitoração do tráfego, análise do tráfego e simulação do tráfego. Na monitoração, são contabilizadas uma série de variáveis para cada conexão gerada na rede. Para cada tipo de aplicação são calculados os respectivos fatores de carga de tráfego. As aplicações são classificadas em dois grandes grupos: interativas e não-interativas. O processo de análise do tráfego gera os fatores de carga de tráfego na forma de tabelas e gráficos. As conexões e as métricas de performance produzidas na simulação do tráfego podem ser analisadas e validadas graficamente. O sistema proposto foi especificado em SDL (Specification and Description Language). / The increasing complexity of communication networks turns each time more complex the task to plan its expansion and evolution. A vitally important preliminar step in computer network design is the gathering of data relating to the expected use of the network. The estimated traffic patterns are used in resource usage computations. Closely related to these activities is the estimation of performance in terms of network throughput, response times, congestion probability, among others. An efective performance analysis requires the accurate representation of computer network configuration and traffic load. Analytical or simulation techniques can be used to establish the expected system performance. This work makes use of simulation to model the network traffic, based on collected data of a real network. network. Working with the validated model is possible to adjust the traffic load to represent future demand, and to test the performance impact under distinct network configurations. This enable a trustful execution of network planning and design, besides of the cost optimization. The system presented at this work is network performance management oriented, giving support to capacity management and capacity planning. The central idea is that, through network users profile achieved from generated traffic, it's possible to build a representative traffic model to aim at the network performance analysis and forecast. The model was developed to connection oriented packet switched networks, and validated by means of a simulation model to X.25 network traffic, implementd in GPSS. The system prototype comprises three process: traffic monitoring, traffic analysis and traffic simulation. In monitoring, a set of variables are registered for each network connection generated. The traffic load factors are computed according the application type. The applications are classified in two groups: interactive and non-interactive. The traffic analysis process produces traffic load factors in form of tables and graphics. Connections and performance metrics generated at traffic simulation can be graphically analyzed and validated. The proposed system was specified in SDL (Specification and Description Language).

A crescente complexidade das redes de comunicação de dados tem como conseqüência direta tornar cada vez mais complexas as tarefas de projetar seu dimensionamento e evolução. Um passo preliminar vitalmente importante no projeto de uma rede é a coleta de dados relacionados ao uso esperado da rede. Os padrões de tráfego estimados são usados nos cálculos de dimensionamento dos recursos. Fortemente relacionada a estas atividades está a previsão da performance em termos de throughput da rede, tempos de resposta, probabilidade de congestionamento, entre outras. Uma análise de performance efetiva depende de se representar precisamente a configuração da rede e da carga de tráfego a ela submetida. Técnicas de modelagem analítica ou de simulação podem ser usadas para determinar a performance esperada do sistema. Neste trabalho a usada a técnica de simulação para modelar o tráfego da rede usando dados coletados em uma rede real por monitoração. Trabalhando-se com o modelo validado e possível ajustar a carga de tráfego para representar mudanças esperadas nos volumes de tráfego, e testar o efeito na performance de diferentes configurações de rede. Isso possibilita que os processos de planejamento e projeto sejam executados com confiança, alem dos custos da rede poderem ser otimizados. O sistema apresentado neste trabalho e orientado à gerência de performance de redes, apoiando as atividades de gerência e planejamento de capacidade. Defende-se a idéia de que, a partir do perfil dos usuários de uma rede, derivado do tráfego por eles gerado, pode-se construir um modelo de tráfego significativamente representativo para a análise e previsão do desempenho da rede. O modelo foi desenvolvido para redes de comutação de pacotes com serviço orientado a conexão, e validado sobre o tráfego de uma rede X.25 através de um modelo de simulação, implementado em GPSS. O protótipo do sistema é composto por três processos principais que incorporam as etapas da análise de performance: monitoração do tráfego, análise do tráfego e simulação do tráfego. Na monitoração, são contabilizadas uma série de variáveis para cada conexão gerada na rede. Para cada tipo de aplicação são calculados os respectivos fatores de carga de tráfego. As aplicações são classificadas em dois grandes grupos: interativas e não-interativas. O processo de análise do tráfego gera os fatores de carga de tráfego na forma de tabelas e gráficos. As conexões e as métricas de performance produzidas na simulação do tráfego podem ser analisadas e validadas graficamente. O sistema proposto foi especificado em SDL (Specification and Description Language). / The increasing complexity of communication networks turns each time more complex the task to plan its expansion and evolution. A vitally important preliminar step in computer network design is the gathering of data relating to the expected use of the network. The estimated traffic patterns are used in resource usage computations. Closely related to these activities is the estimation of performance in terms of network throughput, response times, congestion probability, among others. An efective performance analysis requires the accurate representation of computer network configuration and traffic load. Analytical or simulation techniques can be used to establish the expected system performance. This work makes use of simulation to model the network traffic, based on collected data of a real network. network. Working with the validated model is possible to adjust the traffic load to represent future demand, and to test the performance impact under distinct network configurations. This enable a trustful execution of network planning and design, besides of the cost optimization. The system presented at this work is network performance management oriented, giving support to capacity management and capacity planning. The central idea is that, through network users profile achieved from generated traffic, it's possible to build a representative traffic model to aim at the network performance analysis and forecast. The model was developed to connection oriented packet switched networks, and validated by means of a simulation model to X.25 network traffic, implementd in GPSS. The system prototype comprises three process: traffic monitoring, traffic analysis and traffic simulation. In monitoring, a set of variables are registered for each network connection generated. The traffic load factors are computed according the application type. The applications are classified in two groups: interactive and non-interactive. The traffic analysis process produces traffic load factors in form of tables and graphics. Connections and performance metrics generated at traffic simulation can be graphically analyzed and validated. The proposed system was specified in SDL (Specification and Description Language).