Otimização do sistema de transporte público utilizando algoritmo genético enviesado de chaves aleatórias
otimização, sistema de transporte público, meta-heurísticas
A economia de uma cidade ou região é diretamente proporcional à eficiência do seu sistema de transporte público. O planejamento de um sistema de transporte público depende de diversos fatores como modais de transporte, demandas de origem-destino, qualidade e confiabilidade desse serviço, custos operacionais, entre outros. Essas características levam a problemas muito complexos, como projeto de rede e configuração de frequência de veículos. É comum o uso de heurísticas, como algoritmo genético, para resolver tais problemas em casos de dados reais, pois estes possuem grandes instâncias. Nesse contexto, o presente trabalho propõe uma metodologia de otimização, utilizando biased random-key genetic algorithms, para um sistema de transporte público de ônibus considerando dois viés: (i) qualidade do serviço, minimizando o tempo de espera dos passageiros; (ii) análise econômica para a empresa concessionária, minimizando o custo operacional. Assim, esta metodologia é aplicada em um estudo de caso com dados de transporte de ônibus de Maceió para propor dois cenários de frequências com desempenho superior a 10% do real em ambas análises mencionadas. Por fim, trabalhos futuros podem ser realizados para desenvolver otimizações multi-objetivo para encontrar soluções que abrangem ambas análises.