RESUMO
As grandes cidades já não comportam mais tanta demanda de veículos nas
vias. A fim de diminuir os congestionamentos e permitir uma maior fluidez em
vias dotadas de semáforos, modelamos o problema da otimização de tempos
de semáforo, para que se possa aplicar os métodos de programação com
algoritmos genéticos em busca da solução otimizada. Como referencial teórico,
apresentamos os principais métodos de controle de semáforos existentes bem
como as características de um algoritmo genético. Usamos um software de
simulação chamado SUMO (SimulationofUrbanMobility) para representar um
tráfego de veículos e aplicamos um algoritmo genético a fim de se encontrar a
temporização ótima. Daí, apresentamos os resultados da implementação do
algoritmo proposto e os resultados obtidos por experimentos realizados no
ambiente de simulação.
Palavras-chave: Semáforos Inteligentes, SUMO, Algoritmos Genéticos.