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Tesis Doctoral
DOI
https://doi.org/10.11606/T.18.2011.tde-31012012-081352
Documento
Autor
Nombre completo
Rochele Amorim Ribeiro
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2011
Director
Tribunal
Segantine, Paulo Cesar Lima (Presidente)
Campos, Vania Barcellos Gouvea
Françoso, Maria Teresa
Ramos, Rui António Rodrigues
Rohm, Sergio Antonio
Título en portugués
Modelo baseado em agentes para estimar a geração e a distribuição de viagens intraurbanas
Palabras clave en portugués
Distribuição de viagens
Geração de viagens
Mobilidade urbana
Modelo de simulação
Sistemas multiagentes
Transportes
Uso do solo
Resumen en portugués
Neste trabalho é proposto um modelo para estimar a geração e a distribuição de viagens intraurbanas baseado em agentes, denominado Modelo GDA. Neste modelo foram aplicadas simulações em Sistemas Multiagentes (SMA), nas quais foram usadas, como dados de entrada, informações relativas ao morador e ao uso do solo. Na estimativa da geração de viagens, a simulação SMA foi usada para estimar uma população sintética baseada nas informações sociodemográficas dos moradores e para obter um plano de atividades associado a cada morador. Na estimativa da distribuição de viagens, a simulação SMA foi usada para obter uma matriz Origem-Destino (OD) com base no plano de atividades dos moradores e nos atributos do uso do solo. Para definir os critérios da distribuição de viagens, foram testadas teorias alternativas à força gravitacional, como a teoria das redes livres de escala e o conceito de path dependence. Foi feita uma aplicação do Modelo GDA na cidade de São Carlos (SP), cujos resultados estimados foram comparados aos resultados observados, provenientes da pesquisa Origem-Destino (OD), e aos resultados estimados obtidos pela aplicação de modelos gravitacionais nesta cidade. Os resultados mostraram que os resultados estimados obtidos pelo Modelo GDA são tão acurados quanto aos do modelo gravitacional. Conclui-se que o Modelo GDA, comparativamente ao modelo gravitacional, possui vantagens quanto à sua aplicabilidade, pois em vez de serem utilizados pelo modelo dados provenientes de pesquisas de tráfego, geralmente onerosos e de difícil aquisição; são empregados dados acerca do morador e do uso do solo, de fácil coleta e atualização periódica.
Título en inglés
Agent based model to estimate the generation and distribution of intra-urban trip
Palabras clave en inglés
Land use
Multiagent systems
Simulation model generation trip
Trip distribution
Urban mobility
Resumen en inglés
In this work, an agent-based model in order to estimate trip generation and trip distribution in an intra-urban context (GDA model) is proposed. Simulations using Multiagent Systems (MAS), with input data concerning dwellers and land use were applied in this model. To estimate the trip generation, the MAS simulation was used to elaborate a synthetic population based on sociodemographic information of the dwellers and to obtain an activity plan of each dweller. To estimate the trip distribution, the MAS simulation was used to obtain an Origin-Destiny (OD) matrix based on the dwellers activity plans and the land use characteristics. To define the trip distribution rules, alternative theories to gravitational force like free scale networks and path dependence theories were tested. The GDA model was applied in the urban area of São Carlos (Brazil), whose estimates was compared to the observed data from the OD survey and the estimate data from the Gravity model applied in this same area. The results showed that the estimates from the GDA Model are as accurate as from the Gravity Model. It was observed that the GDA Model presents advantages in relation to the Gravity Model because instead of using traffic survey data, which often is expensive and difficult to get, it uses dwellers and land use information, which is periodically collected from government researches, making it easy for government agencies to obtain this information.
 
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Rochele.pdf (12.06 Mbytes)
Fecha de Publicación
2012-02-10
 
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