Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JONATAS CEZAR VIEIRA SANTOS
DATA: 29/08/2018
HORA: 14:00
LOCAL: Sala de apresentação de seminários - DCOMP
TÍTULO: Utilização de Técnicas de Redução de Dimensionalidade em Algoritmos de Otimização com Muitos Objetivos no Problema de Sincronização de Semáforos
PALAVRAS-CHAVES: Sistemas de Transporte Inteligentes, Sincronização de Semáforos, Otimização com Muitos Objetivos, Redução de Objetivos
PÁGINAS: 67
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO:

A mobilidade urbana é um problema atual da sociedade moderna e dos grandes centros urbanos. Os Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS) utilizam a tecnologia para tentar resolver essesproblemas de mobilidade. No contexto de ITS, a gestão de tráfego é uma área que utiliza novos conceitos de organização e manutenção do tráfego, buscando obter um fluxo de tráfego dequalidade. A sincronização de semáforos é um deles e seu principal objetivo é garantir que os veículos tenham uma boa fluidez no trânsito, garantindo percorrer um trajeto em menos tempopossível. Com uma sincronização atingida, as medidas de qualidade tendem a melhorar, como a redução de emissão de poluentes, consumo de combustível, tempo de atraso, velocidade médiaglobal e outras. Indicar o melhor tempo semafórico é uma tarefa bastante complexa. É difícil modelar uma situação real, pois existem cadeias de cruzamentos, com características diferentes.A otimização em sincronização de semáforos se classifica como problema NP-Completo, a dificuldade do problema cresce exponencialmente, quando os números de variáveis de decisãoe de medidas de qualidades aumentam. Sendo assim, nenhuma técnica clássica seria capaz resolvê-lo em um tempo razoável. Uma solução, é modelar o problema como de otimização,através de um simulador de tráfego. Com o simulador é capaz de construir uma representação computacional semafórica, composta por vias, rotas, veículos, cruzamentos e semáforos. Apartir de configurações de condições de fluxo em cenários diferentes, podemos obter essas medidas de qualidades, tratadas como objetivos, extraídas do próprio simulador. O problema émodelado como de otimização multiobjetivo e por trabalhar com mais de 3 funções objetivos, é classificado como de otimização com muitos objetivos. Algoritmos tradicionais enfrentamproblemas na otimização com muitos objetivos, uma das técnicas para resolver é a redução de objetivos. O objetivo desse trabalho é utilizar técnicas de aprendizagem de máquina de reduçãode dimensionalidade, para redução de objetivos no problema de sincronização de semáforos. Foram aplicadas duas técnicas na busca de identificar os objetivos os essenciais e descartar osdemais para reduzir. As técnicas trabalhadas foram o L-PCA e o K-PCA utilizando os kernels polinomial, RBF e sigmoide. Uma otimização, utilizando os algoritmos NSGA-II e NSGA-III,foi aplicada nos conjuntos contendo todos os objetivos, foram trabalhados 12, e também para os subconjuntos obtidos pela redução. Foram feitas comparações das otimizações entre os conjuntossem redução e os subconjuntos reduzidos. Também foram executados testes para identificar se houve diferença estatística entre os algoritmos. Os resultados mostraram que o NSGA-III obtevemelhores resultados, e o K-PCA com kernel polinomial foi o melhor algoritmo de redução, conseguindo até superar o NSGA-III sem redução. Concluiu também que não houve diferençaestatística entre os algoritmos, sendo assim, trabalhar com um conjunto menor de objetivos, se tem um desempenho melhor na otimização sem perder a qualidade das informações.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2027113 - ANDRE BRITTO DE CARVALHO
Interno - 1683105 - CARLOS ALBERTO ESTOMBELO MONTESCO
Externo à Instituição - LUIZ EDUARDO S. OLIVEIRA