Publicação
Otimização Multi-Objetivo de Caminhos
| Resumo: | O problema do caminho mais curto é descrito e tratado em inúmeras situações, criando-se algoritmos e aplicativos para resolvê-lo. Esse problema geralmente é abordado quando temos um único objetivo, ou seja, quando queremos encontrar o caminho mais curto entre dois pontos. Para isso, normalmente é utilizado o algoritmo de Dijkstra, um algoritmo genérico para a solução desse tipo de problema. Porém, quando a possibilidade de vários objetivos é adicionada, a complexidade aumenta. Neste caso, não basta ter um único critério para calcular o caminho mais curto, com a ajuda de um algoritmo típico, mas mais critérios, para que possamos então classificar cada caminho de uma forma mais detalhada e obter uma resposta mais ponderada. Esses critérios podem ser causas naturais, altitude, sombra, exposição ao sol, bem como outros tipos de fenómenos, tráfego, tipo de piso, etc. Assim, com a presença de diversos critérios, é necessário fazer mais comparações entre os caminhos, de forma a poder eliminar os que não interessam. Estas comparações são feitas entre os valores do mesmo critério dos diferentes caminhos, caminhos estes que tenham o mesmo vértice origem e destino. Desta forma, foi feita uma implementação de um algoritmo multi-objetivo exato, para obtenção do conjunto de soluções ótimas para o caso de uso escolhido. É executado num ponto inicial, fazendo a sua pesquisa de forma local (constrói o caminho iterativamente), guardando todos os caminhos que são potencialmente ótimos, de acordo com os critérios especificados pelo agente de decisão (AD). Considerou-se como caso de uso a aplicação do algoritmo a uma secção do mapa real de Lisboa, tendo como objetivos a minimização da distância, a maximização de proximidade a áreas verdes e a minimização de exposição a poluição (maximização da qualidade do ar), nos caminhos a encontrar. |
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| Autores principais: | Melão, Duarte da Cruz |
| Assunto: | Caminho mais curto Recomendação de Rotas Pedestres Agente de Decisão Problema do Caminho mais Curto Multi-Objetivo Frente de Pareto Teses de mestrado - 2022 |
| Ano: | 2022 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade de Lisboa |
| Idioma: | inglês |
| Origem: | Repositório da Universidade de Lisboa |
| Resumo: | O problema do caminho mais curto é descrito e tratado em inúmeras situações, criando-se algoritmos e aplicativos para resolvê-lo. Esse problema geralmente é abordado quando temos um único objetivo, ou seja, quando queremos encontrar o caminho mais curto entre dois pontos. Para isso, normalmente é utilizado o algoritmo de Dijkstra, um algoritmo genérico para a solução desse tipo de problema. Porém, quando a possibilidade de vários objetivos é adicionada, a complexidade aumenta. Neste caso, não basta ter um único critério para calcular o caminho mais curto, com a ajuda de um algoritmo típico, mas mais critérios, para que possamos então classificar cada caminho de uma forma mais detalhada e obter uma resposta mais ponderada. Esses critérios podem ser causas naturais, altitude, sombra, exposição ao sol, bem como outros tipos de fenómenos, tráfego, tipo de piso, etc. Assim, com a presença de diversos critérios, é necessário fazer mais comparações entre os caminhos, de forma a poder eliminar os que não interessam. Estas comparações são feitas entre os valores do mesmo critério dos diferentes caminhos, caminhos estes que tenham o mesmo vértice origem e destino. Desta forma, foi feita uma implementação de um algoritmo multi-objetivo exato, para obtenção do conjunto de soluções ótimas para o caso de uso escolhido. É executado num ponto inicial, fazendo a sua pesquisa de forma local (constrói o caminho iterativamente), guardando todos os caminhos que são potencialmente ótimos, de acordo com os critérios especificados pelo agente de decisão (AD). Considerou-se como caso de uso a aplicação do algoritmo a uma secção do mapa real de Lisboa, tendo como objetivos a minimização da distância, a maximização de proximidade a áreas verdes e a minimização de exposição a poluição (maximização da qualidade do ar), nos caminhos a encontrar. |
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