| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Ladeira, Marcelo | - |
| dc.contributor.author | Silva, Gabriel Amaro Baxto da | - |
| dc.identifier.citation | SILVA, Gabriel Amaro Baxto da. Otimização de rotas de transporte público utilizando um sistema híbrido de colônias de formigas: um estudo de caso para o Campus Darcy Ribeiro da UnB. 2025. 43 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Ciência da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025. | pt_BR |
| dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2025. | pt_BR |
| dc.description.abstract | Este trabalho desenvolve, implementa e analisa uma arquitetura de otimização para o Problema de Roteamento de Veículos (VRP) com múltiplos objetivos, baseada em um sistema de Otimização por Colônia de Formigas (ACO) com múltiplas colônias. Aplicada a um estudo de caso de planejamento de rotas de ônibus no campus Darcy Ribeiro da Universidade de Brasília (UnB), a metodologia é estruturada em três estágios. Primeiramente, uma etapa de pré-processamento de dados geográficos modela a rede viária e formaliza restrições operacionais, como a de pares de paradas opostas. Em segundo lugar, um meta-grafo é construído como uma estratégia de redução de complexidade, encapsulando as restrições diretamente em sua estrutura para criar um espaço de busca válido. O núcleo da contribuição reside no terceiro estágio: um otimizador que emprega duas colônias de formigas paralelas e especialistas, ACS-Time e ACS-Vehicle, focadas em minimizar, respectivamente, a distância total e o número de veículos. Um controlador central gerenciaainteraçãoentreascolôniasatravésdeumatabeladeferomônioscompartilhada, guiando a busca por soluções de compromisso (trade-off). Os resultados indicam que a arquiteturapropostaécapazdegerarrotasviáveiselogisticamentecoerentesparaoproblema complexo e com restrições, demonstrando o potencial da cooperação entre colônias especialistas. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Roteirização (Logística) | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Sistema multiagente | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Roteamento de veículos | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Arquitetura de otimização multi-colônia | pt_BR |
| dc.title | Otimização de rotas de transporte público utilizando um sistema híbrido de colônias de formigas : um estudo de caso para o Campus Darcy Ribeiro da UnB | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2025-11-11T14:13:11Z | - |
| dc.date.available | 2025-11-11T14:13:11Z | - |
| dc.date.submitted | 2025-07-31 | - |
| dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/42281 | - |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | Thisworkdevelops,implements,andanalyzesamulti-objectiveoptimizationarchitecture fortheVehicleRoutingProblem(VRP),basedonamulti-colonyAntColonyOptimization (ACO) system. Applied to a bus route planning case study at the Darcy Ribeiro campus of the University of Brasília (UnB), the methodology is structured in three stages. First, a geographic and topological data preprocessing step formalizes the road network and its operational constraints, such as forbidden pairs of opposite stops. Second, a meta-graph is constructed as a complexity reduction strategy, embedding these constraints directly into its structure to create a valid search space. The core contribution lies in the third stage: an optimizer that employs two specialized and parallel ant colonies, ACS-Ti me and ACS-Vehicle, focused on minimizing total distance and fleet size, respectively. A central controller manages their interaction via a shared pheromone table, guiding the search towards trade-off solutions. The results indicate that the proposed architecture is capableofgeneratingfeasibleandlogisticallycoherentroutesforthecomplex,constrained problem, demonstrating the potential of cooperation between specialized colonies. | pt_BR |
| Aparece na Coleção: | Ciência da Computação
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