04 jun 2021
09:00 Defesa de Doutorado Integralmente a distância
Tema
Sistema de Roteamento de Tráfego Veicular Multi-objetivo Personalizado
Aluno
Allan Mariano de Souza
Orientador / Docente
Orientador: Leandro Aparecido Villas / Coorientador: Torsten Braun
Breve resumo
Roteamento de veículos é a chave para fornecer melhor mobilidade veicular. No entanto, considerar apenas as informações de tráfego para recomendar melhores rotas para cada veículo está longe de atingir os requisitos desejados de um bom Sistema de Gestão de Tráfego (TMS), que visa melhorar a mobilidade, a experiência de condução e a segurança de motoristas e passageiros. Neste cenário, abordagens de redirecionamento cientes do contexto e multi-objetivos terão um papel importante na gestão do tráfego, permitindo que os TMSs considerem diferentes aspectos urbanos que podem afetar as decisões de planejamento de rotas, como mobilidade, distância, consumo de combustível, cenário e segurança . Existem pelo menos três questões que precisam ser tratadas para fornecer um TMS eficiente, incluindo: (i) escalabilidade; (ii) eficiência de redirecionamento; e (iii) confiabilidade.
Escalabilidade refere-se à capacidade do sistema de entregar o desempenho desejado sem se preocupar com o número de veículos ou o tamanho do cenário. Por outro lado, a eficiência do redirecionamento se refere ao quão bom é o gerenciamento de tráfego da solução. Por fim, a confiabilidade determina o quão confiáveis são as rotas calculadas pelo sistema em relação às mudanças futuras na dinâmica urbana.
Desta forma, esta tese contribui com soluções eficientes e confiáveis para atender aos requisitos de futuros TMSs. A primeira contribuição está no desenvolvimento de uma arquitetura escalável para gerenciamento de tráfego baseada em algoritmos distribuídos e cooperativos para detectar o ambiente urbano, estimar aspectos urbanos e redirecionar veículos em tempo real. A segunda contribuição consiste em possibilitar um encaminhamento multi-objetivo eficiente com base nas preferências de cada usuário. Assim, cada usuário pode determinar quais aspectos urbanos serão escolhidos para planejar seu percurso. Ao contrário de outras abordagens de múltiplos objetivos, nossa solução é não determinística, o que diminui a chance de criar pontos de congestionamento adicionais, uma vez que veículos com origem e destino semelhantes potencialmente serão redirecionados por rotas diferentes. A última contribuição desta tese está em melhorar a confiabilidade das rotas calculadas pelos TMSs utilizando um algoritmo de planejamento de rotas que considera as mudanças futuras na dinâmica urbana proposta. A principal vantagem desta solução em relação às soluções da literatura é que o sistema prevê a dinâmica urbana futura (ou seja, mudanças futuras nas condições de tráfego, riscos de segurança, etc.); assim, o sistema sabe de antemão quando algumas mudanças ocorrerão e quanto tempo durarão, computando consequentemente rotas mais confiáveis.
As soluções propostas foram amplamente comparadas com outros trabalhos relacionados em diferentes métricas de avaliação de desempenho. Os resultados da avaliação mostram que as soluções propostas são eficientes, escaláveis e econômicas, impulsionando sistemas de gerenciamento de tráfego de última geração.
Banca examinadora
Titulares:
| Leandro Aparecido Villas | IC/UNICAMP |
| Torsten Braun | Ub |
| Richard Werner Nelem Pazzi | ONTARIOTECHU |
| Marília Pascoal Curado | UC |
| Edmundo Roberto Mauro Madeira | IC/UNICAMP |
| Thiago Henrique Silva | IC/UNICAMP |
Suplentes:
| Luiz Fernando Bittencourt | IC/UNICAMP |
| Juliana Freitag Borin | IC/UNICAMP |
| Rafael Lopes Gomes | CCT/UECE |
| Heitor Soares Ramos Filho | DCC/UFMG |