Otimização do transporte público visando a integração entre zonas central e sul de Porto Alegre utilizando o software de simulação SUMO

A sustentabilidade da mobilidade urbana é um dos aspectos de maior relevância na luta contra as alterações climáticas e da qualidade de vida em grandes metrópoles. O Brasil é uma economia emergente e possui algumas cidades com grandes populações urbanas. Uma vez que a maioria dessas cidades cresceu de forma descontrolada, o transporte é extremamente complexo e privilegia meios individuais em detrimento dos meios coletivos, o que se opõe aos objetivos do desenvolvimento sustentável. No planejamento do transporte público, a questão da otimização de rotas é muito importante para a sua eficiência e é crucial para a sua atratividade. Neste trabalho, o objetivo é de definir o horário de partida e a quantidade de veículos de uma linha BRT de forma a minimizar as emissões de CO2, respeitando a condição imposta pelo número de passageiros a serem transportados. Para realizar a simulação, foi utilizada a ferramenta SUMO (Simulation of Urban Mobility), integrada com o Java OpenStreetMap Editor para a geração dos mapas da malha rodoviária, a linguagem de programação Python para o desenvolvimento do cenário de otimização e a biblioteca TraCI (Traffic Control Interface) para a integração entre Python e SUMO. A partir de Python implementou-se o algoritmo de otimização Nelder-Mead. A metodologia desenvolvida foi coerente, porém a redução de emissões de CO2 obtida foi de apenas 7%. O que pode significar que esse tipo de abordagem não gera tanto impacto, e que reduções mais significativas seriam obtidas em caso de mudança de tecnologia de motorização dos veículos e/ou na migração de usuários de veículos individuais para o transporte público, com a melhoria da atratividade do modal.The sustainability of urban mobility is one of the most relevant aspects in the fight against climate change and the quality of life in large metropolises. Brazil is an emerging economy and has some cities with large urban populations. Since most of these cities have grown in an uncontrolled way, transportation is extremely complex and privileges individual means of transport to the detriment of collective means, which is opposed to the objectives of sustainable development. In public transport planning, the issue of route optimization is very important for its efficiency and is crucial for its attractiveness. In this work, the goal is to define the departure time and the number of vehicles of a BRT line to minimize CO2 emissions, respecting the condition imposed by the number of passengers to be transported. To perform the simulation, the simulator SUMO (Simulation of Urban Mobility) was used, integrated with the Java OpenStreetMap Editor for the generation of the road network maps, the Python programming language for the development of the optimization scenario and the TraCI (Traffic Control Interface) library for the integration between Python and SUMO. From Python the Nelder-Mead optimization algorithm was implemented. The methodology developed was consistent, but the CO2 emission reduction obtained was only 7%. This may mean that this type of approach does not generate as much impact, and that more significant reductions would be obtained in the case of a change in vehicle motorization technology and/or the migration of users from individual vehicles to public transportation, improving the attractiveness of the modal