Proposta de um algoritmo híbrido GA-TS para definição do traçado geométrico de rodovias

Abstract

O traçado geométrico de rodovias deve respeitar restrições técnicas e socioambientais. Essas restrições, juntamente com orçamentos limitados, fazem com que a investigação detalhada da área de interesse seja um aspecto indispensável para a escolha do traçado e para a viabilidade do projeto. Técnicas computacionais de otimização, que aplicam conceitos de inteligência artificial, surgiram como alternativa aos métodos clássicos para a definição de traçados. Esta pesquisa apresenta um modelo de otimização para auxiliar essa definição. O modelo leva em consideração limitações geométricas de traçados viários, além de custos construtivos e socioambientais calculados a partir de dados geográficos da área de estudo. Como método de resolução foi implementado um Algoritmo Genético híbrido com aplicação de Listas Tabu provenientes do algoritmo de Busca Tabu. A aplicabilidade do modelo foi testada na análise de traçado para um contorno rodoviário em área urbana que tornou possível gerar traçados econômicos que buscam diminuir o impacto socioambiental.

Abstract: The highway alignments must respect technical and environmental constraints. These constraints combined with limited budgets demand a detailed investigation into the area of interest to seek the preferable road alignment and therefor to aim the project viability. The computational methods of road design optimization, which applies artificial intelligence concepts, have emerged as alternative to the classic methods. This research presents an optimization model to seek the preferable road alignment. The model considers geometric constraint of road design, also construction and enviromental costs calculated from geographical data in the area of interest. A hybrid Genetic Algorithm was implemented applying Tabu Lists from the Tabu Search algorithm as a resolution method. The applicability of the model presented in a case study of a urban bypass road that makes it possible to generate cost-effective alignments with reduced environmental impact.