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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/16006| Título: | Implementação do algoritmo inspirado no comportamento das colônias de formigas para a problemática da condução de trens de carga |
| Título(s) alternativo(s): | Implementation of the ant colony-inspired algorithm for the problem of freight train driving |
| Autor(es): | Bernardo, Wesley |
| Orientador(es): | Borges, André Pinz |
| Palavras-chave: | Otimização estrutural Transporte ferroviário de carga Formigas Structural optimization Railroads - Freight Ants |
| Data do documento: | 13-Nov-2019 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Ponta Grossa |
| Citação: | BERNARDO, Wesley. Implementação do algoritmo inspirado no comportamento das colônias de formigas para a problemática da condução de trens de carga. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2019. |
| Resumo: | O algoritmo baseado no comportamento das colônias de formigas é uma meta-heurística que teve seu estopim na década de 1990 por Marco Dorigo. A ideia principal é fundamentada no comportamento de formigas reais e suas habilidades em encontrar o melhor caminho entre o seu ninho e o alimento. Esta habilidade baseia-se na exploração de trilhas de feromônios, que são substâncias químicas deixadas no caminho para o ninho toda vez que se encontra alimento. Devido a este comportamento cooperativo e eficiente de busca, elas constroem alternativas de melhores de caminho para encontrar o alimento. No cenário da condução de trens de carga, o percurso de uma viagem foi subdivido em fragmentos, para representação fracionária de toda viagem, nomeado como ponto de medida. Cada ponto de medida representa o momento de aplicação de um ponto de aceleração, onde um ponto de aceleração é representado como uma formiga artificial. Logo, foi desenvolvido a Otimização por Colônias de Formigas, a qual foi integrada em um ambiente computacional que simula a condução real de um trem de carga. Nesse sentido, foi possível construir um conjunto de pontos de aceleração e aplicá-los durante uma viagem, sem causar danos à via e ao trem, mostrando assim a aplicabilidade de um algoritmo computacional em um problema com características reais. A aplicação do conjunto de pontos de aceleração desenvolvidos com a otimização, resultou no índice de similaridade de 87% comparada à condução realizada pelo maquinista. Sobretudo, a otimização também resultou no menor consumo de combustível e de tempo gasto em todo percurso, comparado à condução de uma maquinista. |
| Abstract: | The behavior-based algorithm of ant colonies is a metaheuristic that had its trigger in the 1990 by Marco Dorigo. The main idea is based on the behavior of real ants and their ability to find the best path between their nest and food. This skill is based on exploring pheromone trails, which are chemicals left on the way to the nest each time food is found. Due to this cooperative and efficient search behavior, they build better path alternatives to find the food. In the scenario of freight train driving, the route of a trip was subdivided into fragments, for a fractional representation of the entire trip, named as the point of measurement. Each measurement point represents the moment of application of an acceleration point, where an acceleration point is represented as an artificial ant. Therefore, Ant Colony Optimization was developed, which was integrated in a computational environment that simulates the real driving of a freight train. In this sense, it was possible to construct a set of acceleration points and apply them during a trip, without causing damage to the track and the train, thus showing the applicability of a computational algorithm in a problem with real characteristics. The application of the set of acceleration points developed with the optimization resulted in a similarity index of 87% compared to the driving performed by the driver. Above all, optimization also resulted in lower fuel consumption and time spent on the entire journey compared to driving a driver. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/16006 |
| Aparece nas coleções: | PG - Ciência da Computação |
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