Um método biobjetivo de alocação de tráfego para veículos convencionais e elétricos

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Souza, Marcelo de
• Orientador(a): Bazzan, Ana Lucia Cetertich
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Inteligência artificial; Informatica : Transportes; Veículos elétricos; Tráfego; Otimização multiobjetivo
• Palavras-chave em Inglês: Traffic assignment; Shortest paths
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/130509

A busca de soluções para a mobilidade urbana que minimizem a agressão do setor de tráfego e transportes ao meio ambiente está cada vez maior. Os veículos elétricos se posicionam como uma alternativa interessante, pois reduzem a emissão de gases poluentes na atmosfera, a poluição sonora e o consumo de petróleo. No entanto, sua limitada autonomia e a escassez de postos de recarga intimidam sua adoção. Por conta disso, políticas governamentais de incentivo têm sido desenvolvidas para a oferta de benefícios a quem optar por um veículo elétrico. Estima-se que dentro de poucas décadas toda a frota urbana será substituída por veículos dessa natureza. Por isso, é importante entender as mudanças no tempo de viagem e no consumo de energia oriundos da inclusão de veículos elétricos em cenários de tráfego. Trabalhos anteriores estudaram as diferenças entre os mecanismos internos de veículos convencionais e elétricos na determinação destas mudanças. Porém, dadas as características destes últimos, motoristas de veículos elétricos se preocupam com a economia de energia e podem optar por rotas diferentes. Logo, uma análise completa destes impactos deve considerar uma nova distribuição de tráfego. Este trabalho propõe um método biobjetivo de alocação de tráfego que considera o tempo de viagem e o consumo de energia para determinar a distribuição de veículos elétricos em cenários de tráfego urbano. Duas estratégias de distribuição de fluxo são propostas como mecanismos de escolha de rotas. Como parte da alocação de tráfego, é proposto um algoritmo biobjetivo de caminhos mínimos para veículos elétricos. A abordagem apresentada foi aplicada a três cenários distintos, onde percebeu-se uma diminuição de até 80% no consumo total de energia. Em cenários com congestionamento, observou-se um aumento de 10% no tempo de viagem. Já em cenários sem congestionamento o tempo de viagem diminuiu cerca de 2%. A recuperação de energia representa quase 6% da economia total dos veículos elétricos. Além disso, experimentos mostraram que investimentos na eficiência dos veículos elétricos podem resultar em uma economia de até 15% de energia.