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Comunicação e aprendizado de máquina em mobilidade urbana: uma abordagem multiagente e multiobjetivo

Processo: 21/05093-3
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de agosto de 2021
Vigência (Término): 31 de outubro de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Convênio/Acordo: MCTI/MC
Pesquisador responsável:Ana Lúcia Cetertich Bazzan
Beneficiário:Guilherme Dytz dos Santos
Instituição-sede: Instituto de Informática. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Ministério da Educação (Brasil). Porto Alegre , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:20/05165-1 - Comunicação e Aprendizado de Máquina em Mobilidade Urbana: uma Abordagem Multiagente e Multiobjetivo, AP.R
Assunto(s):Aprendizado computacional   Sistemas multiagentes   Mobilidade urbana   Controle de tráfego   Organização do tráfego

Resumo

O plano de trabalho proposto trata de aprendizado por reforço (um tipo de aprendizado de máquina) em ambientes multiagente. O objetivo é auxiliar na condução de pesquisas visando expandir métodos que objetivam lidar com aprendizado por reforço multiagente. Estes métodos serão aplicados em problemas de do mundo real como escolha de rotas e controle semafórico, ambos no domínio de tráfego urbano. Especificamente, o bolsista se ocupará da agenda que trata do uso de aprendizado no âmbito dos agentes semafóricos, incluindo a implementação dos métodos e protocolos que envolvem comunicação. Para tal, serão feitas implementações utilizando a linguagem de programação Python para programar os módulos de aprendizado por reforço dentro do simulador SUMO. O bolsista também participará das fases de teste e avaliação dos métodos implementados. (AU)

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