Roteamento Inteligente em Rede de Transporte Urbano: Uso de Algoritmo Genético e Sistemas Fuzzy para Modelar Incertezas

Nome do aluno

 

Jorge Santos Nery Filho

 

Título do trabalho

 

Roteamento Inteligente em Rede de Transporte Urbano: Uso de Algoritmo Genético e Sistemas Fuzzy para Modelar Incertezas

 

Resumo do trabalho

 

A definição de rotas em redes de transporte público, normalmente, é conduzida a partir de decisões reativas às dinâmicas locais, sem o suporte de um planejamento sistemático e de métodos quantitativos de otimização. Esse arranjo tende a produzir ineficiências operacionais, sobreposição de itinerários, baixa atratividade do sistema e desalinhamento entre oferta e demanda. Tais efeitos impactam diretamente na qualidade do serviço, elevam os custos operacionais das empresas e, sobretudo, afetam a experiência e o bem-estar dos passageiros. Em Salvador, capital brasileira com aproximadamente 700 mil passageiros por dia, 2 mil veículos, 400 linhas e 3 mil paradas, o planejamento e a reconfiguração de rotas são considerados um problema de alta complexidade. Para reduzir riscos de degradação da experiência do usuário, é necessário simular múltiplos cenários operacionais e de demanda, garantindo que quaisquer mudanças resultem em melhorias significativas e mensuráveis. Para alcançar esse objetivo, este projeto de pesquisa investiga o desenvolvimento de uma abordagem que modela a incerteza inerente ao roteamento de veículos, utilizando conceitos de teoria de grafos, algoritmos genéticos e sistemas fuzzy. De maneira resumida, variações e diferentes graus de pertinência entre os pontos e estações compartilhados entre rotas são, inicialmente, organizados em uma estrutura de grafos. Em seguida, rotas com similaridades topológicas são utilizadas como indivíduos em execuções de algoritmo genético para a produção de diversas soluções simuladas que minimizam custos operacionais e otimizam a oferta frente às demandas mais atuais. Resultados preliminares obtidos a partir de dados reais de Salvador indicam a viabilidade da proposta, com evidências de redução de sobreposição de rotas e melhorias na cobertura e confiabilidade, sem perda de conectividade. Como contribuições, o trabalho oferece: (i) um framework reprodutível para planejamento de rotas sob incerteza; (ii) um mecanismo fuzzy–heurístico para integrar múltiplos critérios operacionais em grafos; e (iii) protocolos de avaliação alinhados ao contexto de Salvador.

 

Orientador

 

Ricardo Araújo Rios

 

Co-orientador

 

Islame Felipe da Costa Fernandes

 

Membro Titular 1 (com afiliação)

 

Renato Tinós (Universidade de São Paulo)

 

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Membro Titular 2 (com afiliação)

 

Cristiano Hora de Oliveira Fontes (UFBA - Escola Politécnica)

 

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Suplente 1 (com afiliação)

 

Tatiane Nogueira Rios (IC/UFBA)

 

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Suplente 2 (com afiliação)

 

Ricardo Marcondes Marcacini (Universidade de São Paulo)

 

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Data do exame

 

13 Oct, 2025

 

Horário do exame

 

3:00 PM

 

 

Data da Defesa: 
13/10/2025 - 15:00
Tipo de Defesa: 
Qualificação de Mestrado