Uma metodologia baseada em Agentes e Algoritmos Genéticos para a redução da poluição: um estudo de caso dos tempos de semáforos no centro da cidade de Rio Grande/RS

Abstract

Na atualidade, a mobilidade urbana e a qualidade do ar são assuntos de destaque, devido ao tráfego intenso de veículos e a emissão de poluentes dissipada na atmosfera. Na literatura foi proposto um modelo de controle otimizado de semáforo utilizando Algoritmos Genéticos (AG). Estes algoritmos foram introduzidos neste contexto de controle de tráfego, buscando possíveis soluções para a problemática de semáforos nos grandes centros urbanos. A análise da dispersão de poluentes torna-se um aspecto importante de ser estudado e analisado, para que soluções viáveis sejam implantadas visando a melhoria do tráfego urbano e da qualidade do ar. Assim, o estudo da dispersão de poluentes e de Algoritmos Genéticos, com abordagem baseada em agentes, juntamente com simulações realizadas no simulador de mobilidade urbana SUMO (Simulation of Urban Mobility), buscam soluções satisfatórias para tais problemas. O AG realiza o cruzamento dos cromossomos, neste caso os tempos dos semáforos, apresentando os melhores tempos de sinal verde e o somatório de cada um dos poluentes a cada ciclo de simulação. As simulações foram realizadas, os resultados obtidos comparados e as análises mostraram que a utilização do Algoritmo Genético é bastante promissor neste contexto.