Algoritmos de Roteamento para Sistema de Veículos Sob Demanda para a Última Milha

• Processo: 24/06006-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Raphael Yokoingawa de Camargo
• Beneficiário: Gabriel Schwartz
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/11959-3 - CIDADES: Centro de Inovação em Políticas Públicas Urbanas, AP.CCD
• Assunto(s): Aprendizado por reforço Aprendizagem profunda Mobilidade urbana Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado por Reforço | Aprendizado profundo | Microtransit | mobilidade urbana | Mobility-on-Demand | Problema da Última Milha | Aprendizado de Máquina

Resumo

Usuários do transporte público frequentemente utilizam algum meio de transporte para se deslocar por poucos quilômetros até acessar o sistema de transporte em massa mais próximo. Este deslocamento, denominado de última milha, costuma ser caro e ineficiente. Uma alternativa que está sendo utilizada é o uso de Vans (microtransit), que teriam como origem ou destino hubs de transporte de alta e média capacidade e operando no formato Mobility-on-Demand (MoD). Neste projeto, o bolsista irá avaliar algoritmos de Roteamento para Sistema de Veículos Sob Demanda, com a implementação e testes destes em uma simulações no MatSim. O objetivo será avaliar que tipos de algoritmos funcionam melhor no contexto de São Paulo e propor abordagens baseadas em aprendizado de máquina para melhorar estes algoritmos.