Uso de Algoritmos Genéticos para otimização de modelagem geoestatística aplicada à demanda por transportes

Abstract

A Deus, sempre presente em todos os momentos, me dando força para seguir em frente. À minha família, em especial meus pais, Arlete e Roque, e à minha irmã Larissa, pelo apoio e incentivo ao longo da minha formação pessoal e profissional. À minha orientadora, Cira Pitombo, por estes sete anos de parceria, ensinamentos e troca de conhecimento. Ao Profº Luís Henrique (Universidade Estadual Vale do Acaraú-CE), pela parceria e contribuição na etapa da otimização. Aos professores e funcionários do STT pela sabedoria transmitida, disponibilidade e colaboração nos momentos em que precisei de ajuda. Aos professores Jaime Gómez-Hernández, Universidade Politécnica de Valência (Espanha) e José Alberto Quintanilha (POLI/USP) pela colaboração e sugestões em diversos momentos deste trabalho. Aos professores Antônio Nélson (EESC/USP) e Jorge Sousa (Instituto Superior Técnico de Lisboa) pelas contribuições no exame de qualificação deste trabalho. Aos amigos, amigas de São Carlos e do STT, que colaboraram direta e indiretamente com este trabalho, como Cíntia de Campos, Luan Carvalho, Marcos Vinícius Nicolino, Samuel Marques, Wana Dorigo e, especialmente, a Anabele Lindner pela amizade e colaborações nos projetos acadêmicos. A todos e todas que estiveram presentes, de alguma forma, durante este período de doutorado, especialmente a Andressa Passos, Murilo Teixeira e Thaíse Sá pelo incentivo, paciência, companheirismo, amizade e torcida. A Oscar, minha melhor companhia de trabalho e escrita, desde a dissertação de mestrado. Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ), pelo auxílio financeiro. RESUMO ROCHA, S. S. Uso de Algoritmos Genéticos para otimização de modelagem geoestatística aplicada à demanda por transportes. 2019. 139p. Tese

Intersectando Geoestatística com Modelagem da Demanda por Transportes: um Levantamento Bibliográfico

“…Uma solução para essas restrições foi proposta por Rocha (2019). Com base na pesquisa de origem e destino de 2007 da região metropolitana de São Paulo, a autora apresentou um método de agregação da informação domiciliar (porcentagem de viagens por automóvel) em quadrículas regulares.…”

Estratégias para calibração de modelo Logit Multinomial por meio de Algoritmos de Aprendizagem de Máquinas: uma abordagem associada a grandes conjuntos de alternativas

“…Cunha et al (2009), por sua vez, usaram Algoritmos Genéticos para calibrar modelos de performance veicular usados por simuladores de tráfego. Rocha (2019) e Rocha et al (2021) utilizaram Algoritmos Genéticos para otimização da modelagem espacial de demanda por transportes.…”