Aprendizado por reforço aplicado em uma simulação para controle inteligente de semáforos
| Título | Aprendizado por reforço aplicado em uma simulação para controle inteligente de semáforos | pt_BR |
| Autor | Rodrigues Junior, Fernando | |
| Orientador | Inocencio, Marcel Campos | |
| Resumo / Abstract | A mobilidade urbana representa um desafio para os centros urbanos, tendo impactos negativos na qualidade de vida e no meio ambiente. Os semáforos, sozinhos, não são eficientes o bastante para controlar o tráfego de maneira satisfatória. Nesse contexto, o uso da tecnologia desempenha um papel fundamental na criação de soluções inteligentes e no desenvolvimento de cidades inteligentes. A aplicação de algoritmos de inteligência artificial pode otimizar a fluidez e a segurança do trânsito. A utilização de simulações desempenha um papel importante na validação das soluções propostas, permitindo redução de custos e avaliação de eficácia. Nesta pesquisa, foi conduzida uma abordagem exploratória e aplicada com base tecnológica visando otimizar o tráfego urbano em interseções semafóricas. A pesquisa investiga a utilização do aprendizado de máquina por reforço para controlar os semáforos, empregando o algoritmo de Otimização de Política Proximal em conjunto com a realização de uma simulação. A simulação foi desenvolvida de forma a permitir o controle de diversos aspectos, como o número de veículos na simulação, o fluxo de tráfego em cada via e a taxa de geração e remoção de veículos. Foram realizados testes em três cenários distintos, nos quais foi possível explorar as habilidades do agente em se adaptar a diferentes fluxos de tráfego. Os resultados obtidos indicam que o algoritmo de Otimização de Política Proximal pode ser usado para treinar agentes inteligentes e ao ser comparado com o método convencional empregado no Brasil, foi observado resultados positivos, apresentando um aumento de 10,03%, 19,56% e 22,15% nos respectivos testes. | pt_BR |
| Data de publicação | 2023-07 | |
| Tipo | Trabalho de Conclusão de Curso - TCC | pt_BR |
| Idioma | pt_BR | pt_BR |
| Palavras-chave | Aprendizado por reforço | pt_BR |
| Palavras-chave | Cidades inteligentes | pt_BR |
| Palavras-chave | Controle de semáforos | pt_BR |
| Palavras-chave | Simulação de tráfego | pt_BR |
| Palavras-chave | Mobilidade urbana | pt_BR |
| Palavras-chave | Otimização de Política Proximal | pt_BR |
| Descrição | Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de Bacharel no Curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC. | pt_BR |
| Data de depósito | 2023-09-18T17:06:46Z | |
| Data de disponibilização | 2023-09-18T17:06:46Z | |
| URI | http://repositorio.unesc.net/handle/1/10345 | |
| Cobertura espacial | Universidade do Extremo Sul Catarinense | pt_BR |
| Data de criação | 2023-07 |