Análise e aperfeiçoamento de sistemas urbanos por meio de mapas digitais representados por redes complexas

• Processo: 17/08376-0
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Vigência (Início): 01 de março de 2019
• Situação: Interrompido
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: José Fernando Rodrigues Júnior
• Beneficiário: Gabriel Spadon de Souza
• Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 16/17078-0 - Mineração, indexação e visualização de Big Data no contexto de sistemas de apoio à decisão clínica (MIVisBD), AP.TEM
• Bolsa(s) vinculada(s): 19/04461-9 - Prognóstico médico avançado baseado em conceitos de grafos e redes neurais artificiais, BE.EP.DR
• Assunto(s): Redes complexas Mapas Otimização Espaço urbano Transporte urbano

Resumo

As redes complexas têm potencial na pesquisa e na experimentação computacional por meio de sua ampla capacidade de representar sistemas modelados por seus vértices e arestas, e pelos atributos de seus elementos. Elas proporcionam a representação de estruturas urbanas pela modelagem de suas malhas viárias. Seus elementos, vértices e arestas, descrevem as cidades por intermédio das vias e de suas intersecções. Deste modo, incorporam predicados referentes ao transporte no espaço urbano. Sua aplicação se destaca quando se vincula a estrutura das cidades as suas falhas de planejamento e/ou aos entraves cotidianos que impactam em sua mobilidade por meio da lentidão, de congestionamentos, e da falta de acesso viário. Isto posto, com a análise de informações provenientes das redes viárias, e por meio de métricas inerentes ao seus elementos, este trabalho visa desenvolver técnicas para guiar ações de planejamento mais efetivas por meio da otimização das estruturas viárias de transporte e da caracterização do espaço urbano, empregando técnicas computacionais focadas na análise estrutural, topológica e geométrica da rede, além da extração de suas característica para análise da similaridade entre cidades distintas. A metodologia do trabalho parte da extração, representação computacional e pré-processamento de mapas digitais, amplamente produzidos na atualidade, seguida do desenvolvimento e/ou aprimoramento de algoritmos. Serão usados métodos de redes complexas, técnicas para detecção de agrupamentos e de suas exceções, procedimentos para análise de similaridade, além de processos matemáticos advindos da teoria de funções submodulares, envolvendo a modelagem e otimização de sistemas urbanos. Por meio deste conjunto de métodos, prevê-se contribuições teóricas e práticas, na forma de técnicas e ferramentas de análise, projeto e otimização urbana. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

SPADON, GABRIEL; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.; RODRIGUES-JR, JOSE F.; ALVES, LUIZ G. A. Reconstructing commuters network using machine learning and urban indicators. SCIENTIFIC REPORTS, v. 9, AUG 13 2019. Citações Web of Science: 0.

SPADON, GABRIEL; BRANDOLI, BRUNO; ELER, DANILO M.; RODRIGUES-, JR., JOSE F. Detecting multi-scale distance-based inconsistencies in cities through complex-networks. JOURNAL OF COMPUTATIONAL SCIENCE, v. 30, p. 209-222, JAN 2019. Citações Web of Science: 1.