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UNIPAR - UNIVERSIDADE PARANAENSE - CÂMPUS FRANCISCO BELTRÃO 
CURSO DE BACHARELADO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO 
AntRouter - A...
1 Motivação 
● Otimizações são formulações de modelos matemáticos para 
encontrar a melhor solução para o determinado prob...
2 Heurísticas e Meta- 
Heurísticas 
● HEURÍSTICA: É uma busca pela qual analisam-se várias 
soluções de um problema afim d...
3 Swarm ‐ based optimisation 
algorithms 
● Algoritmos de otimização baseados em enxame comportam-se 
de forma a imitar mo...
4 Ant-Colony Optimization 
● Apresenta uma colônia de tamanho finito de formigas que 
procuram coletivamente por melhores ...
● Uma formiga dispersa feromônio no solo, formando uma 
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● Ela começa esta trilha de forma aleatória, ao encontrar...
● Para o sistema não decorar ou tender a repetir e viciar em 
pontos ótimos, existe um fator de evaporação constante. 
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(TSP) 
● Consiste em estabelecer um trajeto que passe por cada 
ponto de uma rota pré-deter...
TSP aplicado ao Transporte Escolar 
O transporte escolar é um caso do mundo real do TSP pois 
ambos tem um trajeto que pas...
OPERADORES ESPECIAIS 
• Existem três turnos em que serão feitas as rotas: Manhã, 
Tarde e Noite; 
• Para cada turno existe...
Problemas Google API V3
Ant Router
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Antrouter - ant colony optmization aplicado ao transporte escolar

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Este trabalho propõe uma otimização ao problema de roteirização do transporte escolar baseada em
Otimização por colônias de formigas (ACO) que é um caso real do clássico Problema do caixeiro
viajante (TSP). A criação de roteiros otimizados para economia de tempo se apresenta de forma
bastante objetiva no transporte escolar, feito à base de conhecimento empírico, sem uma forma mais
eficiente de percorrer estes caminhos. Desta forma, as meta-heurísticas se apresentam como uma
forma eficiente para encontrar uma solução otimizada, pois a computação evolucionária (CE) e
Algoritmos de otimização baseados em enxame (SOAs) para resolução de problemas vem se
mostrando bastantes populares pois demonstram robustez e flexibilidade para problemas de
otimização complexa. SOAs comportam-se de forma a imitar modelos da natureza para chegar a
soluções próximas de uma solução ótima, Em termos gerais, é esperado que a população desses
SOAs venha a convergir para este estado ótimo. Se um problema tem várias soluções ótimas, os
SOAs obtem tais soluções a partir de sua população final. Um destes SOAs é o ACO, nome que se
da a um grupo de algoritmos que seguem um padrão de funcionamento, semelhante ao de uma
colônia de formigas reais quando em busca de comida, é um algoritmo de propósito geral que pode
ser usado para resolver diferentes problemas de otimização combinatória. O transporte escolar é
um caso do mundo real do TSP pois ambos tem um trajeto que passa em diversos pontos pré-
determinados e tem que passar em cada um deles ao menos uma vez, retornando ao ponto de
origem. A principal diferença do transporte escolar em relação ao TSP se deve ao fato que existem
pelo menos dois tipos de pontos distintos que afetam a ordem da rota e as suas prioridades, sendo
eles escola e aluno. Para suprir certas necessidades especiais do caso do transporte escolar, foram
implementados operadores para alterar a prioridade de ordenação de pontos na rota. Através de
experimentos foi identificado um conjunto de parâmetros padrão, o qual foi utilizado nos outros
experimentos. As análises realizadas sobre resultados experimentais mostram que o ACO
apresentou solução de qualidade e ganhos de performance no planejamento de rotas de forma mais
inteligente.

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Antrouter - ant colony optmization aplicado ao transporte escolar

  1. 1. UNIPAR - UNIVERSIDADE PARANAENSE - CÂMPUS FRANCISCO BELTRÃO CURSO DE BACHARELADO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO AntRouter - Ant Colony Optimization aplicado ao transporte escolar 080083454 - Wellington de Souza Mitrut Defesa de Monografia
  2. 2. 1 Motivação ● Otimizações são formulações de modelos matemáticos para encontrar a melhor solução para o determinado problema. ● Dentre estes problemas, está roteirização, do transporte escolar. ● Inteligência computacional para chegar à soluções organizadas e eficientes
  3. 3. 2 Heurísticas e Meta- Heurísticas ● HEURÍSTICA: É uma busca pela qual analisam-se várias soluções de um problema afim de se escolher a que vem a parecer a melhor de acordo com a função de avaliação. ● META-HEURÍSTICAS: Técnicas de busca e resolução de problemas de forma genética, utilizando análise combinatória.
  4. 4. 3 Swarm ‐ based optimisation algorithms ● Algoritmos de otimização baseados em enxame comportam-se de forma a imitar modelos da natureza para chegar a soluções próximas de um modelo ótimo para uma determinada solução. ● Darwinismo: A analogia entre seleção natural e os algoritmos genéticos é bem evidente, onde o cruzamento de genes de indivíduos anteriores influenciam num indivíduo descendente.
  5. 5. 4 Ant-Colony Optimization ● Apresenta uma colônia de tamanho finito de formigas que procuram coletivamente por melhores soluções na busca de alimento. ● Cada formiga constrói uma solução a partir de um estado inicial que é selecionado de acordo com critérios reestabelecidos particulares de cada problema
  6. 6. ● Uma formiga dispersa feromônio no solo, formando uma trilha. ● Ela começa esta trilha de forma aleatória, ao encontrar uma trilha de feromônio ● Quanto mais formigas seguem esta trilha, maior peso de atração a trilha terá devido a quantidade de feromônio.
  7. 7. ● Para o sistema não decorar ou tender a repetir e viciar em pontos ótimos, existe um fator de evaporação constante. ● Uma vez que a formiga realizou seu trabalho, ela morre, mas a trilha que deixou continua, de forma que contribui para o sistema deixando sua memória. ● Os parâmetros então são definidos a cada iteração de forma a minimizar a possibilidade de convergir para soluções locais muito rapidamente, garantindo uma maior exploração do espaço de busca.
  8. 8. 5 Travelling Salesman Problem (TSP) ● Consiste em estabelecer um trajeto que passe por cada ponto de uma rota pré-determinada, sendo necessário que se passe por cada ponto obrigatoriamente uma vez e também apenas uma única vez, retornando ao ponto inicial no final do percurso de modo que a distância total percorrida seja mínima.
  9. 9. TSP aplicado ao Transporte Escolar O transporte escolar é um caso do mundo real do TSP pois ambos tem um trajeto que passa em diversos pontos pré-determinados e tem que passar em cada um deles ao menos uma vez, retornando ao ponto de origem.
  10. 10. OPERADORES ESPECIAIS • Existem três turnos em que serão feitas as rotas: Manhã, Tarde e Noite; • Para cada turno existe uma rota de ida e uma rota de volta; • As escolas devem ser ordenadas conforme seu horário da ida ou de volta: Quando a rota for de ida, não se deve passar na escola sem antes ter passado em pelo menos um dos seus alunos; Quando a rota for de volta, deve-se passar antes nas respectivas escolas antes de passar no endereço de um aluno da mesma.
  11. 11. Problemas Google API V3
  12. 12. Ant Router
  13. 13. Interfaces - Rails Admin
  14. 14. Interface - Mapa Personalizado
  15. 15. Caso Real
  16. 16. Rota Mapeada com aplicativo GPS Endomondo Sports Tracker
  17. 17. Rota Gerada pela aplicação
  18. 18. Comparativo

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