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

Processo: 21/12672-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2021
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2023
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Convênio/Acordo: MCTI/MC
Pesquisador responsável:Ana Lúcia Cetertich Bazzan
Beneficiário:Henrique Uhlmann Gobbi
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   Teoria dos grafos   Mobilidade urbana   Organização do tráfego   Controle de tráfego

Resumo

Aprendizado de máquina tem sido mais e mais empregado na temática em torno de mobilidade urbana. Em particular, aprendizado por reforço (AR) é uma das técnicas mais utilizadas, pois permite que as diversas classes de agentes aprendam a se adaptar ao estado do tráfego. Entretanto, a literatura sobre AR raramente traz trabalhos que abordam decisão de natureza multiobjetivo, que são fundamentais neste domínio. Desta forma, o objetivo geral deste projeto é portanto desenvolver métodos e um arcabouço que considere decisões multiobjetivo nos processos de aprendizado de agentes de pelo menos duas classes: motoristas/veículos e semáforos. A fim de melhorar a eficiência do aprendizado, é proposto que haja comunicação entre estes agentes (dentro e fora de suas classes) a fim de agilizar o aprendizado e evitar tomadas de decisões ineficientes. Para tal serão desenvolvidos novos métodos que se baseiam em transferência de conhecimento que será oportunizado pelo uso de comunicação interveicular e com a infra-estrutura, além de comunicação dentre a própria infra-estrutura viária. (AU)

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