Orientador: Furio Damiani

Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação

Resumo: O controle do tráfego urbano constitui um importante tópico de pesquisa nos dias atuais. De fato, a cada dia aumenta a quantidade de veículos trafegando nas vias urbanas, as quais nem sempre são modificadas para a melhoria do tráfego. A existência de transportes públicos também não resolve o...

Resumo: O controle do tráfego urbano constitui um importante tópico de pesquisa nos dias atuais. De fato, a cada dia aumenta a quantidade de veículos trafegando nas vias urbanas, as quais nem sempre são modificadas para a melhoria do tráfego. A existência de transportes públicos também não resolve o problema, visto que estes disputam o espaço nas vias com os demais veículos. Na literatura, foram encontrados diversos trabalhos que tentam resolver este problema reajustando o tempo semafórico das interseções ou, de maneira isolada, definindo rotas para um veículo. Neste projeto é apresentada uma nova maneira de abordar o problema, por meio do desenvolvimento de um sistema que otimiza o fluxo do tráfego urbano, em tempo real, ao explorar as possíveis rotas para cada veículo trafegando em uma determinada área urbana, utilizando análises em rede de Petri, e, então, a partir de um Algoritmo Genético, definir as rotas que diminuam o tempo e/ou tamanho das filas formadas nestas vias. Ainda neste trabalho, diversos testes são efetuados sobre o sistema desenvolvido, comprovando sua eficiência em relação às técnicas existentes

Abstract: Urban traffic control is an important research topic in the present days. In fact, everyday, the amount of vehicles traveling on urban roads increases. Moreover, such roads are not always modified for traffic improvement. Also, the availability of public transportation does not solve the...

Abstract: Urban traffic control is an important research topic in the present days. In fact, everyday, the amount of vehicles traveling on urban roads increases. Moreover, such roads are not always modified for traffic improvement. Also, the availability of public transportation does not solve the problem, since they compete for space on the roads with other vehicles. Several papers have been found in the literature that attempt to solve this problem by either readjusting the traffic light time in intersections or isolately defining routes for a vehicle . This thesis presents a new way to approach the problem through the development of a system that optimizes the urban traffic stream, in real time, exploring possible routes for each vehicle traveling on a given urban area using Petri net analysis, and then, with a Genetic Algorithm, defines routes which reduce the time and/or size of the queues formed in such lanes. Also in this work, several tests are performed on the developed system, proving its efficiency with respect to existing techniques