Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2015. / Submitted by Marília Freitas (marilia@bce.unb.br) on 2015-11-04T11:40:20Z No. of bitstreams: 1 2015_EmmanuelAldanodeFrancaMonteiro.pdf: 2073395 bytes, checksum: 648bcc133bb378f394d4721bbccaeca6 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2016-01-13T13:03:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_EmmanuelAldanodeFrancaMonteiro.pdf: 2073395 bytes, checksum: 648bcc133bb378f394d4721bbccaeca6 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-13T13:03:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_EmmanuelAldanodeFrancaMonteiro.pdf: 2073395 bytes, checksum: 648bcc133bb378f394d4721bbccaeca6 (MD5) / O aumento da movimentação portuária, principalmente no período das safras agrícolas, provoca o surgimento de estudos e pensamentos às novas maneiras de gerenciar e otimizar o fluxo de caminhões que acessam o porto. A racionalização dos custos de transportes apresenta efeitos significativamente benéficos sobre o componente mais expressivo dos custos logísticos. Um dos principais gargalos na logística portuária é a geração de filas nos períodos de safra nos portos que tradicionalmente exportam maior parcela da produção agrícola do país, os Portos de Paranaguá e Santos. O objetivo deste trabalho se deu pelo entendimento do comportamento das filas de caminhões graneleiros no período crítico da safra 2013/2014 no Porto de Santos. O problema central do trabalho é responder à seguinte pergunta: Qual a influência do processo de agendamento de veículos para acesso ao Porto de Santos e seus impactos no nível de serviço do processo de embarque da carga? Como hipótese de pesquisa, procurou-se verificar se na prática o sistema de agendamento proposto atende ao propósito para o qual foi concebido, ou seja, normalização de fluxo de chegadas de caminhões e a não geração de filas. Como métodos e resultados, procuraram-se elementos que validassem ou refutassem a hipótese inicial, analisando parâmetros de desempenho como: Riscos de geração de filas, tempos de espera dos veículos e comportamento dos custos do frete. Como resultado, a relação das variáveis do sistema demonstrou folga de capacidade de pátio regulador diante da projeção de picos de acessos até o ano de 2020. Verificou-se também correlação entre os níveis de agendamento e eficiência de embarque, possivelmente o nível de regulação ou agendamento dos caminhões foi a variável que propiciou redução do preço do frete (variável resposta) ao longo do ano. / The increase in port handling, especially during agricultural harvest period, induces studies on new ways in manage and optimize truck´s traffic that access port facilities. The cost reduction in transport field presents strong positive effect due to the most expressive element in costs logistics. One of the principal ports logistic bottlenecks is the row creation, during agricultural harvest period on ports that traditionally export the biggest part of farming production in Brazil, Paranagua and Santos’ ports. This study’s purpose is to understand the truck’s row behavior during critical harvest 2013/2014 period at Santos Port. and contribute for possible adjusts at system settings that provide: Mitigate externalities to the society due to improve process’s level of service on unloading truck bulk carrier. The main problem of this study is to answer the question: What is the influence of truck’s scheduling at Santos Port access and this impact on the level of service during loading process? As a research hypothesis, we tried to check, in practice, if the system as it purpose serves for what it was built, in other words, normalization on truck’s arrivals flow and no row creation. As methods and results, we search for elements that validate or refute the initial hypothesis, analyses performance parameters as: risk in row creation, trucks waiting times and performance in freight costs. As a result, the relationships between system variables show lack of capacity at patio controller due to access’s peaks projection until 2020 year. Also, it was found the correlation between the scheduling level and loading efficiently, possible the regulation leve or truck scheduling was the variable that provides freight costs (explained variable) during the year.

It is proposed in this dissertation a traffic optimization model based on neuro-fuzzy inference systems (ANFIS) to be applied in real-time optimization, targeting the architecture of the traffic control system deployed in the city of Curitiba, considering its properties and restrictions. The model presented herein has a similar approach to the best known dynamic traffic optimization system, SCOOT, implementing hill-climbing optimization on a performance index defined as a weighted sum of the links' measures of effectiveness. However, the nature of the traffic flow sampling in Curitiba, by not distinguishing the flow tuning rates, implies the simulation model should be closer to those implemented by offline traffic simulation tools. Transyt, which is one of the most popular offline traffic simulators, was used in order to generate training data and as a reference to validate the results. Real-time optimization based on the mathematical model of Transyt cannot be applied to systems with a large number of intersections in the current state of technology, due to the high computational costs of the algorithms, unless by imposing restrictions on the search space. ANFIS was used in order to capture the knowledge of the simulator, which means to approximate Transyt's outputs. ANFIS was chosen due to its precision and low execution time. Its estimations made it possible the real-time execution of optimization algorithms for a very large number of intersections. Regarding the optimization processes, well-known methods such as EQUISAT and hill-climbing were used. A hybrid optimization method was also validated using a genetic algorithm to provide an initial state for the hill-climbing method. / Neste trabalho propõe-se um método de otimização de tráfego baseado em sistemas de inferência neuro-fuzzy (ANFIS). Esse método deve ser aplicável a um contexto de otimização em tempo real e orientado à arquitetura do sistema de controle de tráfego da cidade de Curitiba, considerando suas características e restrições. O modelo proposto apresenta similaridades com o principal sistema de otimização dinâmica de tráfego existente, denominado SCOOT, empregando o método hill-climbing sobre um índice de desempenho calculado pela ponderação das estimativas de eficiência dos links. Entretanto, a amostragem de dados de fluxo no sistema de Curitiba, por não fornecer medida das conversões em tempo real, determina que o modelo de simulação seja mais aproximado ao utilizado por ferramentas offline de otimização. Empregou-se o Transyt, uma das mais populares ferramentas de simulação e otimização offline, na geração de dados de treinamento ao ANFIS e como referência para validação dos resultados. O alto custo computacional do modelo matemático implementado no Transyt impede sua aplicação na otimização em tempo real de um grande número de cruzamentos sem que se imponha restrições no espaço de busca. Utilizou-se o ANFIS para extrair o conhecimento do simulador, ou seja, aproximar seus resultados. Optou-se pelo ANFIS por apresentar boa precisão e baixo custo computacional e assim sua utilização viabilizou a execução de algoritmos de otimização para um grande número de cruzamentos. Com relação aos processos de otimização, utilizou-se métodos consagrados como o EQUISAT e o hill-climbing, mas também foi avaliado o uso de um algoritmo genético para geração de um estado inicial ao hill-climbing, em um otimizador híbrido.

It is proposed in this dissertation a traffic optimization model based on neuro-fuzzy inference systems (ANFIS) to be applied in real-time optimization, targeting the architecture of the traffic control system deployed in the city of Curitiba, considering its properties and restrictions. The model presented herein has a similar approach to the best known dynamic traffic optimization system, SCOOT, implementing hill-climbing optimization on a performance index defined as a weighted sum of the links' measures of effectiveness. However, the nature of the traffic flow sampling in Curitiba, by not distinguishing the flow tuning rates, implies the simulation model should be closer to those implemented by offline traffic simulation tools. Transyt, which is one of the most popular offline traffic simulators, was used in order to generate training data and as a reference to validate the results. Real-time optimization based on the mathematical model of Transyt cannot be applied to systems with a large number of intersections in the current state of technology, due to the high computational costs of the algorithms, unless by imposing restrictions on the search space. ANFIS was used in order to capture the knowledge of the simulator, which means to approximate Transyt's outputs. ANFIS was chosen due to its precision and low execution time. Its estimations made it possible the real-time execution of optimization algorithms for a very large number of intersections. Regarding the optimization processes, well-known methods such as EQUISAT and hill-climbing were used. A hybrid optimization method was also validated using a genetic algorithm to provide an initial state for the hill-climbing method. / Neste trabalho propõe-se um método de otimização de tráfego baseado em sistemas de inferência neuro-fuzzy (ANFIS). Esse método deve ser aplicável a um contexto de otimização em tempo real e orientado à arquitetura do sistema de controle de tráfego da cidade de Curitiba, considerando suas características e restrições. O modelo proposto apresenta similaridades com o principal sistema de otimização dinâmica de tráfego existente, denominado SCOOT, empregando o método hill-climbing sobre um índice de desempenho calculado pela ponderação das estimativas de eficiência dos links. Entretanto, a amostragem de dados de fluxo no sistema de Curitiba, por não fornecer medida das conversões em tempo real, determina que o modelo de simulação seja mais aproximado ao utilizado por ferramentas offline de otimização. Empregou-se o Transyt, uma das mais populares ferramentas de simulação e otimização offline, na geração de dados de treinamento ao ANFIS e como referência para validação dos resultados. O alto custo computacional do modelo matemático implementado no Transyt impede sua aplicação na otimização em tempo real de um grande número de cruzamentos sem que se imponha restrições no espaço de busca. Utilizou-se o ANFIS para extrair o conhecimento do simulador, ou seja, aproximar seus resultados. Optou-se pelo ANFIS por apresentar boa precisão e baixo custo computacional e assim sua utilização viabilizou a execução de algoritmos de otimização para um grande número de cruzamentos. Com relação aos processos de otimização, utilizou-se métodos consagrados como o EQUISAT e o hill-climbing, mas também foi avaliado o uso de um algoritmo genético para geração de um estado inicial ao hill-climbing, em um otimizador híbrido.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2010. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2011-04-15T16:01:56Z No. of bitstreams: 1 2010_AntonioMarcioFerreiraCrespo.pdf: 1967908 bytes, checksum: c95cb5dd5aaeb56582d8d3a352420b9b (MD5) / Approved for entry into archive by Luanna Maia(luanna@bce.unb.br) on 2011-05-20T15:02:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2010_AntonioMarcioFerreiraCrespo.pdf: 1967908 bytes, checksum: c95cb5dd5aaeb56582d8d3a352420b9b (MD5) / Made available in DSpace on 2011-05-20T15:02:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2010_AntonioMarcioFerreiraCrespo.pdf: 1967908 bytes, checksum: c95cb5dd5aaeb56582d8d3a352420b9b (MD5) / O Gerenciamento do Tráfego Aéreo (ATM) se define como um domínio amplo constituído por atividades complexas. No Brasil, o Centro de Gerenciamento da Navegação Aérea (CGNA) é o responsável pelo desempenho do ATFM, cabendo-lhe monitorar e gerenciar 46 setores de controle de tráfego aéreo, 39 áreas de aproximação (TMA), cada qual com pelo menos um aeroporto, além de aproximadamente 5.000 movimentos aéreos diários. Neste contexto emerge a problemática objeto do presente trabalho, qual seja, a inexistência de um sistema de apoio à decisão que auxilie os gerentes de fluxo de tráfego a lidar com o conjunto de variáveis, inerentes ao cenário ATFM, e os auxilie a tomar decisões (adotar medidas de controle de fluxo) na ventualidade da ocorrência de desbalanceamento na relação capacidade X demanda. Este trabalho, portanto, apresenta um protótipo de módulo de apoio à decisão baseado em aprendizagem por reforço que tem como saída sugestões de medidas de controle de fluxo de tráfego geradas a partir de cenários aéreos com pontos de saturação. O módulo desenvolvido foi concebido como um agente inteligente, baseado em aprendizagem, que utiliza o algoritmo Q-learning. O desempenho do protótipo é avaliado por intermédio de um estudo de caso modelado a partir das demandas reais de tráfego verificadas em datas determinadas. O estudo de caso permitiu estabelecer uma análise comparativa entre o desempenho do módulo dadas duas condições. Na primeira condição, o agente atuou a partir de um conjunto de ações que não incorporava a experiência do agente humano (gerente de fluxo de tráfego). Num segundo momento, o agente utilizou um conjunto de ações que incorporava madidas de controle de tráfego adotadas pelos gerentes de fluxo de tráfego em cenários reais. Para a composição de tal conjunto de ações, foram pesquisados todos os registros de ações tomadas entre janeiro de 2008 e março de 2010. O critério básico de avaliação foi a convergência do Algoritmo Q-learning. Os resultados obtidos no estudo de caso são promissores, na medida em que o comportamento dos agentes concebidos indicam que o Algoritmo Q-learning convergiu de forma satisfatória, decorrendo que os protótipos geraram ações que contribuiram de forma efetiva para a redução das saturações nos cenários aéreos testados. Desta feita, com o desenvolvimento dos referidos protótipos, foi possível demonstrar a aplicabilidade de formalismos da Inteligência Artificial na busca de soluções nacionais, para a Problemática ATFM, inteiramente concebidas segundo as características e necessidades do país. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Air Traffic Management (ATM) is defined as a broad area consisting of complex Activities. ATFM occurs in three different contexts: strategic, pre-tactical and tactical. The tactical ATFM is an activity that aims to maintain an optimum balance between capacity (airspace and airports) and demand (fight intentions), considering to adopt all possible measures in a period of up to two hours prior to the scheduled takeoff time. The Centre for Management of Air Navigation (CGNA) is responsible for the performance of ATFM, and with the daily work of monitoring and managing Brazilian air space, which consists of 46 sectors of air traffic control, 39 areas of approximation (TMA), each with at least one airport, and approximately 5,000 aircraft movements daily. In this context emerges the problematic object of the present work, namely the lack of a decision support system to help the traffic flow managers to deal with all the variables inherent in the scenario ATFM, and help them make decisions (adopt measures to control flow) in the event of imbalance in the ratio capacity X demand. This dissertation therefore presents a prototype of the decision support system based on Artificial Intelligence method, especially, reinforcement learning that has as output measures (suggestions to air traffic flow management) generated from scenarios with saturation points. The developed module was designed as an intelligent agent using the Q-learning algorithm. The performance of the prototype is evaluated through a case study modeled from the real demands of traffic on certain dates.The case study allowed to establish a comparative analysis between the module performance given two conditions. In the first condition, the agent acted from a set of actions produced without the participation of the human agent (manager of traffic flow). Secondly, the agent used a set of actions that incorporated measures adopted by the managers of traffic flow in real scenarios. For the composition of such a set of actions, all records of actions taken between January 2008 and March 2010 were considered. The basic criterion of evaluation was the convergence of Q-learning algorithm. The results showed, as expected, that complex congestion (involving multiple saturation points and of spatially dispersed flow control measures) are handled more efficiently by the computational agent (module). This research demonstrated the feasibility of using reinforcement learning to develop a decision support system applied to tactical ATFM considering Brazilian national scene.

O tráfego de veículos, principalmente nas vias públicas de regiões densamente povoadas, tem sido objeto de preocupação por diversos aspectos: segurança no trânsito, supervisão da frota, controle de poluição, prevenção, registro de irregularidades, etc. Sistemas eletrônicos tradicionais são apontados como limitados pelas dificuldades apresentadas na instalação dos sensores e poucos recursos para extração de informações. Este trabalho propõe um sistema baseado no processamento digital de imagens em vídeo para detectar, acompanhar e extrair informações de um veículo em movimento, tais como: posição, velocidade e dimensões. Embora técnicas de pré-processamento sejam empregadas para minimizar problemas iluminação e trepidação, informações obtidas nas etapas finais do processamento, tendem a distorcer em função destes fatores. Algoritmos baseados em análise probabilística no domínio espaço temporal de imagens 2-D são propostos para segmentar o objeto mesmo na presença destes fatores. A fim de tornar o acompanhamento mais robusto a oclusões e pixels espúrio s, é proposto um método que detecta e rejeita posições inconsistentes do objeto de acordo com a estimativa de sua próxima posição.

Os modelos computacionais SATURN e DRACULA avaliam o tráfego através de diferentes fundamentações teóricas. O SATURN é um modelo macroscópico de alocação de tráfego que incorpora uma estrutura mesoscópica de simulação de interseções. O DRACULA é um modelo microscópico de simulação de tráfego: reproduz a progressão dos veículos através da rede, representando cada entidade individualmente. Ambos os modelos foram desenvolvidos no ITS – Institute for Transport Studies – da Universidade de Leeds, e permitem a troca de informações, podendo ser aplicados em conjunto. O presente trabalho de pesquisa compara as estruturas de simulação do SATURN e do DRACULA. O estudo confronta as fundamentações teóricas dos modelos, relacionando-as com a aplicação prática. São avaliados os dados de entrada, os parâmetros de saída, e os processos particulares de estimação de parâmetros de cada modelo. Através de análises de sensibilidade, avalia-se o impacto da variação de dados de entrada nos parâmetros de saída. Em um estudo de caso, avalia-se a aplicação conjunta dos modelos, ao replicarem o mesmo cenário. O estudo identifica divergências e afinidades na conceituação e no tratamento de parâmetros de entrada e saída tais como dados de descrição de rede e demanda, atrasos, velocidades, tempos de viagem, e capacidade viária. Por fim, o estudo propõe recomendações sobre a implementação prática dos modelos, especialmente quando utilizados em conjunto.

Resumo não disponível.

Este trabalho avalia o potencial de simuladores de tráfego na estimativa das emissões veiculares. Os simuladores de tráfego em conjunto com modelos de emissões são utilizados para execução de inventários de emissões. Os inventários de emissões são importantes para a avaliação da eficácia das políticas de transporte que visem redução das emissões veiculares. Erros nesta avaliação podem levar à adoção de políticas ineficientes. Por esta razão, é fundamental a compreensão da lógica destes modelos para a correta análise dos resultados gerados. Através de testes de sensibilidade avaliou-se o impacto da variação de três aspectos intrínsecos aos modelos de simulação na quantificação das emissões veiculares: (i) os parâmetros de entrada utilizados para calibração; (ii) a lógica dos modelos de progressão longitudinal; e (iii) o modelo de emissões incorporado ao simulador. Em um estudo de caso, avaliou-se o impacto de uma melhoria de fluxo de tráfego na geração das emissões com o uso de simuladores de tráfego frente às abordagens tradicionais. O trabalho demonstra que a definição dos parâmetros relativos à aceleração, bem como a modelagem adequada da progressão longitudinal dos veículos, possuem papel preponderante na correta quantificação das emissões. Em segundo plano, o grau de sofisticação do modelo de emissões incorporado também exerce influência na magnitude dos resultados. Por fim, o estudo de caso demonstrou a vantagem do uso de micro-simuladores na quantificação das emissões de projetos de melhorias de fluxo de tráfego frente aos métodos tradicionais, ainda que pese a maior dificuldade na calibração de modelos microscópicos.

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:01:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7134_1.pdf: 1600798 bytes, checksum: fe9c8491aaec769e5a371e252c59df4f (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 / O planejamento de tráfego urbano tem um papel fundamental na sociedade atual, pois permite um melhor aproveitamento das vias de tráfego e otimiza o fluxo de veículos e pedestres. Este planejamento também reduz engarrafamentos, períodos de viagem e poluição, ajudando não só a economia, mas a população, através da garantia de uma melhor qualidade de vida. A fim de solucionar os problemas do tráfego, diversos modelos matemáticos foram criados. O advento do computador fez com que esses modelos passassem a ser não somente construídos, mas também simulados. Tais modelos são chamados de modelos de macro-simulação, pois apresentam o trânsito através dos fluxos em cada rua, ao invés da representação de cada veículo. Com o aumento da capacidade de processamento dos computadores, novos modelos de simulação computacional foram desenvolvidos e surgiram as micro-simulações, que constroem um modelo para o trânsito baseado na simulação de comportamento de cada entidade de trânsito: os veículos e pedestres. Dentre esses dois grandes grupos, pode-se dizer que a micro-simulação tem atualmente recebido uma ênfase crescente, e é neste contexto que está inserido o presente trabalho. O objetivo primordial deste trabalho é o desenvolvimento de uma interface de realidade virtual (RV) para simuladores de trânsito. Para atingir este objetivo, um simulador básico foi desenvolvido com uma interface de realidade virtual tridimensional desktop. A simulação também possui uma estrutura que servirá de base para o desenvolvimento de um simulador de trânsito com arquitetura distribuída semelhante às desenvolvidas na área de Sistemas Distribuídos. Procura-se também definir uma interface para simulação de trânsito em ambientes virtuais 3D que busca explorar o potencial obtido de uma terceira dimensão. Essa tarefa demandou não só o estudo aprofundado de modelos de simulação, mas também a análise de interfaces de realidade virtual

O presente trabalho trata do desenvolvimento do projeto mecânico do mecanismo de aplicação de carga do sistema de deslocamento longitudinal do Simulador de Tráfego UFRGS DAERlRS. Esta é uma máquina utilizada para executar teste acelerado em pavimentos rodoviários. O sistema mecânico que executa o deslocamento longitudinal é composto de um chassi tipo carro que se movimenta de forma alternada dentro de uma estrutura metálica ao longo de 12 metros. Neste sistema mecânico deverá estar acop1ado um par de pneus para fazer a aplicação da carga por rolamento sobre a pista que estará sendo testada pelo simulador de tráfego. A cada ciclo completo um atuador hidráulico fará o respectivo carregamento sobre o garfo que guia os pneus, num único sentido, ou seja, no retomo o atuador suspende este mesmo garfo garantindo que não haja contato com a pista. A magnitude da carga aplicada deverá ser mantida constante e devidamente monitorada no decorrer dos ensaios. Para isso, conta-se com a imp1ementação de elementos elásticos e células de carga no conjunto. Para o desenvolvimento deste estudo foi empregada uma metodologia para o processo de projeto que se desdobra em quatro fases principais: Projeto Informacional, Projeto Conceitual, Projeto Preliminar e Projeto Detalhado. Tem-se como resultado deste 1rabalho o projeto mecânico do mecanismo de aplicação de carga do Simulador de Tráfego UFRGS-DAERlRS que poderá ser facilmente fabricado e imp1ementado no equipamento existente. O projeto foi elaborado considerando os itens montagem, manutenção e operação, o que resultará em aumento da sua performance durante sua utilização.