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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26474| Título: | Acelerando a calibragem do software SLEUTH: um estudo de caso de otimização aplicado à simulação |
| Título(s) alternativo(s): | Accelerating SLEUTH calibration: a case study of optimization applied to simulation |
| Autor(es): | Amaral, Leonardo Pedrozo |
| Orientador(es): | Koscianski, André |
| Palavras-chave: | Planejamento urbano Heurística Simulação (Computadores) City planning Heuristic Computer simulation |
| Data do documento: | 23-Set-2020 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Ponta Grossa |
| Citação: | AMARAL, Leonardo Pedrozo. Acelerando a calibragem do software SLEUTH: um estudo de caso de otimização aplicado à simulação. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2020. |
| Resumo: | O crescimento acelerado dos espaços urbanos nas cidades exige hoje uma série de ferramentas, inclusive computacionais, para exercer adequadamente o planejamento urbano. O SLEUTH, um simulador urbano, visa atender esse propósito. Esse simulador se empenha em predizer quais locais serão futuramente urbanizados, tendo como base a urbanização histórica da região. Entretanto, ele requer uma fase prévia de calibragem que busca ajustar parâmetros e que tem uma duração muito longa. Este trabalho pretende diminuir o custo da fase de calibragem por meio de métodos de otimização disponíveis em uma biblioteca e que se adequam às características do simulador SLEUTH. Os resultados da utilização dessa biblioteca foram comparados com outras duas estratégias de calibragem presentes na literatura: força bruta e algoritmos genéticos. De maneira geral os métodos baseados em heurísticas apresentaram comportamento e vantagens semelhantes, em comparação com a calibragem padrão implementada no simulador. |
| Abstract: | The accelerated growth of urban spaces in cities today requires a series of tools, including computational ones, to properly exercise urban planning. SLEUTH, an urban simulator, aims to serve this purpose. This simulator aims to predict which places will be urbanized in the future, based on the historical urbanization of the region. However, it requires a previous calibration phase that seeks to adjust parameters and that has a very long duration. This work intends to reduce the cost of the calibration phase through optimization methods available in a library and that are adapted to the characteristics of the SLEUTH simulator. The results of using this library were compared with two other calibration strategies present in the literature: brute force and genetic algorithms. In general, the methods based on heuristics showed similar behavior and advantages, in comparison with the standard calibration implemented in the simulator. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26474 |
| Aparece nas coleções: | PG - Ciência da Computação |
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