'Programa de Pos-graduacao em Ciencias Contabeis da UFRJ'
Abstract
The network sensors location problem to monitor the vehicles flow has been an object of increasing interest in recent years, due to its relevance to traffic management and control, by providing data for the development of new public policies related to the transport sector and direct government decisions. In this sense, this dissertation presents a mathematical model of sensors location for vehicle counting, installed in road segments, for the problem of vehicle flow estimation between source and destination pairs, which incorporates constraints regarding the number of sensors and lanes observed. In addition, this work proposes an exact algorithm, Branch-and-Cut, and three heuristics that can be incorporated into it to improve computational performance. Based on real data from the Brazilian road network, computational tests were runned to evaluate the behavior of Branch-and-Cut with and without heuristics. The results show that Branch-and-Cut with heuristics provides better solutions in 49.59% of the evaluated scenarios, versus 16.67% of pure Branch-and-Cut.O problema de localização de sensores na rede de transporte para monitorar o fluxo de veículos tem sido objeto de crescente interesse nos últimos anos, devido à sua relevância para o gerenciamento e controle de tráfego, ao fornecer dados para desenvolvimento de novas políticas públicas relacionadas ao setor de transportes e direcionar decisões governamentais. Nesse sentido, esta dissertação apresenta um modelo matemático de localização de sensores de contagem de veículos, instalados em segmentos viários, para o problema de estimativa de fluxo de veículos entre pares de origem e destino, que incorpora restrições relativas ao número de sensores e de faixas de tráfego observadas. Além disso, este trabalho propõe um algoritmo exato, Branchand-Cut, e três heurísticas que podem ser incorporadas a ele para melhorar o desempenho computacional. A partir de dados reais da rede rodoviária brasileira, testes computacionais foram realizados para avaliar o comportamento do Branch-and-Cut com e sem as heurísticas. Os resultados mostram que o Branch-and-Cut com as heurísticas fornece melhores soluções em 49,59% dos cenários avaliados, contra 16,67% do Branch-and-Cut puro