Banca de QUALIFICAÇÃO: JOSÉ DA SILVA FERREIRA JUNIOR
Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.DISCENTE : JOSÉ DA SILVA FERREIRA JUNIOR
DATA : 08/10/2025
HORA: 14:00
LOCAL: DEFESA REMOTA
TÍTULO:
Modelo Híbrido para Racionalização do Transporte Público Urbano por Ônibus com Aprendizagem de Máquina
PALAVRAS-CHAVES:
Simulação computacional; Mobilidade urbana; Aprendizagem por reforço
PÁGINAS: 91
RESUMO:
Esta tese propõe um modelo híbrido de simulação para racionalizar pontos de ônibus em cidades, integrando simulação baseada em agentes (SBA), simulação a eventos discretos (SED) e algoritmos de aprendizado por reforço. O problema central é a ausência de frameworks sistemáticos e replicáveis que unam essas técnicas de forma padronizada e aplicável à mobilidade urbana. O objetivo geral é construir e aplicar um modelo híbrido do tipo E, classificado como axiomático descritivo, que integra simulação computacional com algoritmos de reforço, em que o indicador de acessibilidade constitui a métrica central de racionalização e a função de recompensa dos experimentos de aprendizado aos pontos de ônibus. A justificativa fundamenta-se na lacuna científica de padronização de modelos híbridos aplicados à mobilidade urbana e na necessidade prática de soluções tecnológicas para redes de transporte público mais eficientes e equitativas. O método de pesquisa baseia-se em um protocolo estruturado, com etapas de concepção, implementação, validação e experimentação por meio de um estudo de caso real na cidade de Passos/MG. Os resultados parciais incluem a modelagem computacional de múltiplas linhas circulares de ônibus no software AnyLogic, sua integração ao ambiente georreferenciado via conexão com OpenStreetMap e a avaliação preliminar de acessibilidade dos pontos de parada, que já indicam padrões de cobertura espacial e áreas críticas de atendimento. Como inovação, a tese propõe um quadro conceitual inédito de modelagem híbrida, com a métrica-chave de acessibilidade, aplicada ao transporte público, que se diferencia da literatura por integrar, de forma explícita, simulação híbrida e algoritmos de aprendizado por reforço. Essa integração amplia a capacidade preditiva, adaptativa e prática dos modelos, além de oferecer um protocolo replicável para gestores urbanos.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1311349 - ALEXANDRE FERREIRA DE PINHO
Interno - 2372378 - FABIANO LEAL
Interna - 1674396 - JOSIANE PALMA LIMA
Externo à Instituição - ANDRE LUIZ BARBOSA NUNES DA CUNHA - USP-SC