VARIABLE NEIGHBORHOOD SEARCH E SIMULAÇÃO BASEADA EM AGENTES APLICADOS À OTIMIZAÇÃO EM REDES DE TRANSPORTE PÚBLICO

Problemas diversos na mobilidade urbana afetam a população diariamente, comprometendo sua qualidade de vida. O sistema de transporte público coletivo urbano (TPCU) pode ser utilizado para minimizar esses problemas. No entanto, no Brasil, esse sistema é frequentemente ineficiente, com tempos prolongados de viagem e espera. Este artigo propõe uma estrutura de rede hub-and-spoke para otimizar o serviço de TPCU por ônibus para uma cidade de médio porte. Uma clusterização hierárquica aglomerativa e subagrupamento por k-means são utilizados numa heurística construtiva para desenvolvimento de uma rede de transporte. A meta-heurística Variable Neighborhood Search apresentou uma redução na distância total da rede em 22% e a simulação baseada em agentes avaliou as consequências de deslocamento da população na rede proposta ao avaliar tempos de deslocamento.