Dissertação
{pt_PT=Analysis of urban air mobility’s transport performance in São Paulo Metropolitan Region using MATSim Simulation metamodel based on active learning to predict the simulations outputs} {} EVALUATED
{pt=Devido ao rápido crescimento populacional, estima-se que o nível de congestionamento aumente nas cidades, sendo necessário integrar novos meios de transporte, de forma reduzir os tempos de viagem. Recentes avanços na tecnologia aeronáutica, permitiram o desenvolvimento de um novo meio de transporte, Mobilidade Aérea Urbana (MAU). Este, quando implementado, permitirá deslocar pessoas, de um ponto para outro, através de veículos com capacidades descolagem e aterragem vertical. Enquanto estes veículos têm sido amplamente estudados, existe pouca investigação no que diz respeito ao impacto que a introdução destes veículos irá ter nas cidades. Torna-se assim fundamental prever o comportamento destas aquando da introdução deste novo meio de transporte, de forma a adotarem-se as melhores medidas. Posto isto, este trabalho tem dois objetivos: prever o impacto que a introdução deste novo meio de transporte terá na cidade de São Paulo, Brasil, através de um Simulador de Mobilidade baseada em agentes (MATSim) e criar um metamodelo de simulação baseado em Processos Gausseanos e aprendizagem ativa, que permita prever o resultado das simulações, em vez de estas serem feitas. Relativamente aos resultados das simulações obtidos, verifica-se que no cenário base simulado há um grande congestionamento aéreo. No entanto, a introdução deste novo modo de transporte pode servir para aliviar o congestionamento nas estradas. Em relação ao metamodelo, este é capaz de prever, com alguma exatidão, resultados de simulações efetuadas. No entanto, é necessário aperfeiçoar a estratégia, de forma a aproximar o metamodelo ao simulador., en=Due to the rapid population growth, it is estimated that the level of congestion increases in cities, making it necessary to integrate new transport modes, in order to reduce travel times. Recent advances in aeronautical technology have allowed the development of a new transport mode, Urban Air Mobility (UAM). When implemented, it will make possible to move people from one point to another using vehicles with vertical take off and landing capabilities. While these vehicles have been extensively studied, there is little research regarding the impact the introduction of these vehicles will have on cities. It is, therefore, essential to predict the behavior of these when introducing this new transport mode, in order to adopt the best measures. That said, this work has two objectives: to predict the impact that the introduction of this new transport mode will have in the city of São Paulo, Brazil, through an agent-based Mobility Simulator (MATSim) and to create a simulation metamodel based on Gaussian Processes (GP) and active learning, which allows to predict the result of simulations, instead of them being carried out. Regarding the simulation results obtained, it is verified that in the simulated base scenario there is great air congestion. However, the introduction of this new transport mode can serve to alleviate congestion on the roads. Regarding the metamodel, it can predict, with some accuracy, the results of simulations carried out. However, it is necessary to improve the strategy in order to bring the metamodel closer to the simulator. }
dezembro 2, 2021, 15:30
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
João Pedro Faria Mendonça Barreto
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Auxiliar
