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.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:lume56.ufrgs.br:10183/49744 |
Date | January 2012 |
Creators | Amarante, Maicon de Brito do |
Contributors | Bazzan, Ana Lucia Cetertich |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | English |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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