GENPOLIS: Prototipagem e aplicação de um simulador de trânsito voltado para otimização de sinalização semafórica por meio de algoritmos genéticos. - Mugnela, Bruno Sarno (2012)
Nas grandes cidades ao redor do mundo os congestionamentos são problemas bem conhecidos e compartilhados por todos os setores da sociedade. Não é surpreendente, então, que grande parte dos investimentos públicos caminhem na direção de reduzir paulatinamente o esforço rotineiro que a população itinerante faz para chegar ao trabalho ou retornar ao lar, melhorando sua qualidade de vida. É partilhando desse intuito que se encontrou a motivação inicial para o desenvolvimento deste trabalho. Em outro pólo encontra-se a vertente dos procedimentos evolutivos que ao longo da história da vida na Terra foram responsáveis pela emergência espontânea de uma enorme gama de soluções para os mais variados ecossistemas. A tradução disso para ambientes computacionais criou a classe dos algoritmos evolucionários, dentre os quais os Algoritmos Genéticos (AGs), que se destacaram por serem boas heurísticas de busca por conjuntos de parâmetros que resultem em ótimos globais para problemas de engenharia. A aplicação de AGs para otimizações em engenharia de tráfego possui boa base bibliográfica, mas são raras as aplicações reais em meios onde há escassez de dados e de Sistemas Inteligentes de Transporte (do inglês, Intelligent Transportation Systems ITS). Neste trabalho então foi desenvolvido um novo modelo de simulação mesoscópica sobre o qual um AG é aplicado para encontrar planos semafóricos que reduzam atrasos e paradas em sub-redes congestionadas. A ferramenta é simplificada para execução rápida, usando parâmetros normalmente colhidos pela Companhia de Engenharia de Tráfego de São Paulo (CET-SP) em estudos de revisão de temporização semafórica. Ao fim do trabalho, o estudo de caso em uma sub-rede paulistana resultou em reduções da ordem de 30% no nível de atraso e paradas em relação aos valores obtidos com a simulação dos planos anteriores. Vale ressaltar que o espaço de busca foi reduzido ao sub espaço de planos aceitos pela experiência dos especialistas da CET-SP, e mesmo dentro deste escopo, o algoritmo foi bem sucedido ao descartar soluções ruins e fazer emergirem soluções ótimas coerentes.