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dc.contributor.authorSilva, Liliane Frez da-
dc.date.accessioned2017-06-19T19:39:22Z-
dc.date.available2017-06-19T19:39:22Z-
dc.date.issued2006-
dc.identifier.citationSILVA, Liliane Frez da. Otimização de tráfego viário através da aplicação de algoritmos evolutivos. 2006. 57 f. Relatório (Graduação) - Programa de Iniciação Científica, Centro Universitário de Brasília, Brasília, 2006.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniceub.br/jspui/handle/235/11011-
dc.description.abstractO presente trabalho apresenta o estudo dos principais Algoritmos Evolutivos e suas aplicações. Esses algoritmos simulam o mundo natural e encontram-se na área da Inteligência Artificial. Os Algoritmos Evolutivos são métodos de busca estocástica baseados nos princípios da evolução biológica que abstraem e imitam alguns dos mecanismos evolutivos para resolução de problemas que requerem adaptação, busca e otimização. Dentre os Algoritmos Evolutivos estudados, encontram-se o Sistema Imunológico Artificial (SIA), Otimização por Colônia de Partículas (OCP), Otimização por Colônia de Formigas (ACO) e Algoritmos Genéticos (AG). O SIA é o algoritmo que simula o sistema imunológico biológico e, portanto, possui grande destaque na área de segurança computacional, por exemplo, no combate a vírus. A OCP e a ACO são algoritmos que simulam o comportamento social entre indivíduos da mesma espécie. A OCP estuda a experiência que o indivíduo adquiri ao longo da sua vida, vinculada a sua interação com outros animais, a busca pelo alimento, etc. A ACO diferencia-se por estudar especificamente o comportamento de busca de alimento das formigas. Estas utilizam o feromônio como ferramenta de localização e rastro. O AG baseia-se no Darwinismo, por se tratar de um processo evolucionário que utiliza técnicas de evolução e seleção natural. Os indivíduos pertencentes ao conjunto de soluções deverão passar por um processo de adaptação, e os melhores selecionados representarão as melhores soluções. Através do estudo e fundamentação dos Algoritmos Genéticos, é proposto o desenvolvimento de uma solução para o problema de tráfego urbano em rotas arteriais. O descontrole do tráfego urbano é um problema que, hoje, atinge boa parte das grandes cidades brasileiras, principalmente, devido ao aumento da quantidade de veículos nas vias. O desenvolvimento do software de simulação deste trabalho será feito com o intuito de implementar a otimização através do uso dos Algoritmos Genéticos para a solução do problema proposto. A solução proposta deverá ser capaz de gerar informações sobre a melhor rota a se seguir em um determinado momento, visando otimização, previsão e orientação do fluxo viário.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Gisely Teixeira (gisely.teixeira@uniceub.br) on 2017-06-19T16:19:17Z No. of bitstreams: 1 20414696.pdf: 593500 bytes, checksum: 4a049b2490e99f072be8dfbaa24e0f61 (MD5)en
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dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectAlgoritmo evolutivopt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectSistema imunológico artificialpt_BR
dc.subjectOtimização por colônia de partículaspt_BR
dc.subjectOtimização por colônia de formigaspt_BR
dc.subjectAlgoritmo genéticopt_BR
dc.subjectTráfego viário e otimizaçãopt_BR
dc.titleOtimização de tráfego viário através da aplicação de algoritmos evolutivospt_BR
dc.typeRelatório de Pesquisapt_BR
dc.date.criacao2006-
dc.identifier.orientadorSilva, Osmar Quirino dapt_BR
dc.description.notasThe following work deals with a study concerning the main Evolutionary Algorithms. These algorithms make a simulation of the natural world and belong to the Artificial Intelligence field. Evolutionary Algorithms are a kind of stochastic search method, which are based on biological evolution principles. In order to solve problems that require adaptation, search, and optimization, these algorithms make an abstraction and a copy of evolutionary mechanisms. Among Evolutionary Algorithms analyzed in this work, we can mention the following: Artificial Immune System (AIS), Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization (ACO), and Genetic Algorithms (GA). The AIS algorithm simulates the biological immune system having, thus, great importance within computers security field, such as in virus combat. The PSO and the ACO algorithms make a simulation of how individuals from the same specie behave within a social context. The PSO studies the experiences that each individual have acquired throughout its life, as well as its interaction with other animals, the search for food, among other things. However, the ACO algorithm makes a particular study on the ant’s search for food, which uses pheromone as a localization mechanism and also to leave traces on the ground. The GA algorithm is based on Darwinism, once it is an evolutionary process that uses evolution and natural selection techniques. Those individuals who belong to the solution set shall pass through an adaptation process, and those who were best selected, will then represent the best solutions. A proposal for the development of arterial routes as a solution for urban traffic problem is made upon a study of GA algorithms, likewise its backgrounds. Today, the uncontrolled traffic is a problem that exists in many Brazilian cities, mainly because the number of vehicles on the roads has increased in the last years. To solve this problem, a simulation software will be developed to put into practice traffic optimization by using Genetic Algorithms. The solution proposed in this work shall be capable of generating information on what is the best route to take, in order to optimize, forecast, and manage traffic flow.pt_BR
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