Artigo G2 IA II

IA II

Algoritmo Genético para simulador de tráfego

Carlos Henrique da Costa Landini

Centro Universitário Unilasalle

25 de Junho de 2014

Introdução:
A utilização de simuladores de trafego é de grande ajuda para se estudar de diversas formas a capacidade de fluxo de rodovias, porem para que os resultados obtidos sejam confiáveis e mais próximos dos valores reais, é de suma importância que o simulador possa se adequar de forma a ficar o mais perto do comportamento das correntes de trafego, para se alcançar este objetivo é necessário se calibrar o simulador utilizando­se de parâmetros internos. O artigo estudado neste resenha, realizou o desenvolvimento de um sistema automático de simulação de tráfego em rodovias de pista simples, utilizando algoritmos genéticos. Para realizar a calibração, o sistema procura valores para os parâmetros selecionados pelo simulador, estes parâmetros estão ligados principalmente aos comportamentos dos motoristas, e por este motivo são de alta complexidade de analise para calibragem. Para diferenciar as simulações e o fluxo real, foram utilizados duas unidades de medica de desempenho, primeiro a velocidade dos veículos ao percorrer o trecho do estudo, e a proporção de veículos viajando em pelotões. Ferramenta utilizada:
Para a criação deste algoritmo genético foi utilizado a ferramenta Evolver do fabricante Palisade, que utiliza como parâmetro de entrada de dados o programa Microsoft Excel.
Foi utilizado a versão de testes de 15 dias para a criação dos parâmetros de pesquisa. Dados para o algoritmo:
Como no artigo utilizado de referencia não possui todos os dados utilizados pelo algoritmo genético, e como o intuito deste estudo é analisar e conhecer mais a tecnologia de IA utilizando algoritmos genéticos, os dados utilizados nestes experimentos são meramente fictícios. Intuito deste experimento: O intuito neste exemplo é calcular o numero máximo de veículos que