nÃo hà / A modelagem do trÃfego veicular em grandes Ãreas urbanas à uma ferramenta fundamental na anÃlise do desempenho de novas estratÃgias e polÃticas de gerÃncia e controle de trÃfego, idealizadas para potencializar a eficiÃncia do sistema de transportes. Com o uso de simuladores de trÃfego à possÃvel realizar estudos sobre os impactos de diferentes alternativas de intervenÃÃo, tais como a implementaÃÃo ou duplicaÃÃo de vias, alteraÃÃes na circulaÃÃo viÃria, entre outras aplicaÃÃes. Entretanto, os simuladores mais utilizados foram desenvolvidos em outros paÃses e geralmente nÃo representam o comportamento do trÃfego das redes viÃrias urbanas brasileiras, sendo, portanto necessÃria a calibraÃÃo dos seus parÃmetros. Com a evoluÃÃo tecnolÃgica dos modelos de microssimulaÃÃo de trÃfego, o processo de calibraÃÃo tornou-se ainda mais difÃcil devido ao maior nÃvel de complexidade dos modelos, o que implica no aumento do nÃmero de parÃmetros a serem calibrados. Diante do exposto e a fim de permitir a utilizaÃÃo de microssimuladores de trÃfego na modelagem de malhas viÃrias urbanas brasileiras, torna-se indispensÃvel o uso de mÃtodos computacionais de otimizaÃÃo que garantam, de forma eficaz, a calibraÃÃo simultÃnea de uma grande quantidade de parÃmetros. Essa dissertaÃÃo de mestrado busca verificar a aplicabilidade de algoritmos genÃticos para calibraÃÃo de modelos de microssimulaÃÃo do trÃfego veicular em malhas viÃrias urbanas como as encontradas no cenÃrio nacional. Ao final dessa pesquisa, concluiu-se que o mÃtodo de calibraÃÃo utilizado revelou-se eficiente considerando os resultados atingidos no estudo de caso realizado. AlÃm disto, acredita-se que a metodologia aqui proposta juntamente com os valores encontrados para os parÃmetros do microssimulador e do algoritmo genÃtico possam ser utilizados em outras malhas viÃrias urbanas, desde que estas apresentem caracterÃsticas semelhantes as da malha viÃria aqui simulada. / Traffic simulation modeling of mid-sized and big cities is a fundamental tool to analyze the performance of strategies idealized to maximize efficiency of urban transport systems. Traffic microsimulation models allow for foreseeing the impacts of different alternatives of solution, such as creation or duplication of lanes, reversion of flow direction, and implementation of priority lanes for public transport. However, the main microsimulation software packages available were developed in other countries, what means that they usually do not suit traffic behavior found in Brazilian urban centers, so parameter calibration is necessary to better adjust the models to local reality. Advances in computational capabilities have allowed traffic microsimulation models incorporate greater amount of parameters to be calibrated, so the process of calibration has become relatively more complex. Therefore, the use of computational methods to optimize the parametersâ values simultaneously is indispensable. This Masterâs thesis aims to verify the applicability of genetic algorithms to calibrate microsimulation traffic models in urban Brazilian networks. At the end of this study, it was concluded that the calibration method used proved to be efficient. It is believed that the proposed methodology to calibrate the microsimulation software and the genetic algorithm, as well as the final configuration of the genetic algorithm selected, may be applied to other urban networks, provided that they present similar characteristics to the studied network.