UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL
INSTITUTO DE INFORMÁTICA
PROGRAMA DE POS-GRADUAÇÃO EM COMPUTAÇÃO
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DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO

Aluno: Anderson Rocha Tavares
Orientador: Profa. Dra. Ana Lúcia Cetertich Bazzan

Titulo: Uma abordagem baseada em agentes para simulação de tarifação viária e comunicação inter-veicular
Linha de Pesquisa: Inteligência Artificial

Data:   09/08/2013
Hora:  13h30min
Local: Auditório José Mauro Volkmer de Castilho, Prédio 43424 – Instituto de Informática

Banca Examinadora:
Prof. Dr. Andrew Koster (UFRGS)
Profa. Dra. Patrícia Augustin Jaques Maillard (UNISINOS)
Prof. Dr. Paulo Martins Engel (UFRGS)

Presidente da Banca: Profa. Dra. Ana Lúcia Cetertich Bazzan

Resumo:
Sistemas de transporte são sistemas complexos compostos de diferentes entidades que interagem entre si. A otimização do uso da infraestrutura de transporte existente, que é cada vez mais necessária dado o crescente aumento da demanda por mobilidade, passa pela simulação de novas tecnologias que podem vir a ser utilizadas no futuro, como a comunicação inter-veicular (IVC) e a tarifação viária adaptativa.

Esta dissertação apresenta uma abordagem baseada em agentes para simulação de comunicação inter-veicular e tarifação viária adaptativa em sistemas de transporte. Motoristas são modelados como agentes minimizadores de custo, composto pelo tempo de viagem e pelas despesas com tarifas viárias. Os motoristas podem usar IVC para expandir seu conhecimento do estado da rede viária. Entre os motoristas que usam IVC, podem existir agentes maliciosos, que buscam afastar os demais de suas rotas, através da divulgação de informações falsas. Os agentes maliciosos podem ainda agir de maneira coordenada, de modo a divulgarem informações falsas sobre as rotas de todos os agentes do grupo. Pelo lado da infraestrutura, gerentes viários percebem o fluxo de veículos nas vias da rede viária e definem as tarifas a serem aplicadas através de um esquema de aprendizado por reforço.

Nos experimentos realizados, empregamos um modelo microscópico de simulação de tráfego, o que permite observar o comportamento individual de cada entidade do sistema de transporte sob estudo. O cenário onde as simulações são executadas é uma rede viária com as principais vias arteriais da cidade de Porto Alegre, Brasil.

Resultados experimentais indicam que um pequeno grupo coordenado de agentes maliciosos em cenários de IVC é capaz de causar prejuízos significativos aos demais motoristas. Embora na média o grupo não consiga reduzir seu tempo de viagem, alguns agentes maliciosos são beneficiados pela coordenação do grupo. Com relação à tarifação viária, os resultados experimentais indicam que o esquema de aprendizado por reforço não possui a mesma eficácia de um esquema de tarifação fixa quando se trata da maximização de fluxo de veículos na rede viária. Ambos os esquemas de tarifação são superados por um método de otimização de tráfego que assume conhecimento completo do estado da rede viária pelos motoristas. No aspecto individual, sob tarifação via aprendizado por reforço, os custos de deslocamento dos motoristas são superiores em comparação aos custos sob tarifação fixa.

O modelo baseado em agentes apresentado nesta dissertação representa uma contribuição em direção à proposição de uma metodologia para integrar modelos comportamentais de usuários de sistemas de transporte que reagem aos padrões de tráfego e medidas de controle desses padrões, com foco em métodos descentralizados e distribuídos.

Palavras-chave: inteligência artificial, sistemas multiagente, simulação baseada em agentes, sistemas inteligentes de transporte.