Descrição: Mobilidade urbana eficiente é um dos grandes desafios da sociedade moderna. A frequência e intensidade de congestionamentos afeta diretamente a qualidade de vida das pessoas. Do ponto de vista econômico, estudos apontam que, em função de congestionamentos, países desenvolvidos sofrem prejuízos próximos a 1% de seu PIB e preveem ainda que tais prejuízos podem crescer mais de 50% até 2030. De modo a mitigar tais problemas, deve-se buscar alternativas para fazer um uso mais eficiente da infraestrutura viária existente. É neste contexto que surge o conceito de sistemas inteligentes de transporte (ITS, da sigla em inglês), que se baseia na integração de diversas áreas de conhecimento, como telecomunicações, inteligência artificial e engenharia de tráfego, para melhorar a eficiência dos sistemas de transporte. Este projeto aborda o problema de escolha de rotas, através do qual é possível estudar como motoristas escolhem rotas para se deslocar diariamente entre suas origens e destinos de modo a minimizar seus custos de viagem (tempo, geralmente). O desafio aqui está no fato que, uma vez que os custos de viagem são afetados pela forma como os motoristas escolhem suas rotas e se adaptam uns aos outros, temos que tal objetivo se torna um alvo em movimento. Logo, através deste problema pode-se desenvolver técnicas para melhorar a distribuição dos veículos na rede viária, reduzindo assim os congestionamentos. A pesquisa descrita neste projeto busca investigar o uso de técnicas de aprendizado por reforço multiagente. Tais técnicas são particularmente úteis em cenários como o de trânsito, onde os agentes (motoristas) possuem conhecimento bastante limitado sobre o que acontece à sua volta. Em geral, as técnicas atualmente existentes não possuem garantias de convergência para uma solução ótima. O proponente acumula experiência justamente neste ponto, tendo avançado o estado da arte com diversas análises teóricas do problema. Porém, vale ressaltar que tais métodos possuem convergência relativamente lenta. Portanto, através deste projeto, espera-se dar continuidade ao trabalho desenvolvido pelo proponente, entregando métodos mais eficientes sem sacrificar as análises teóricas.

Situação: Em andamento.

Natureza: Pesquisa.

Integrantes: Gabriel de Oliveira Ramos – Coordenador / Bazzan, Ana L. C. – Integrante / Bruno Castro da Silva – Integrante / Ann Nowé – Integrante / Rafael Kunst – Integrante.

Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul – Auxílio financeiro.