Um Framework para Apoiar Especialistas no Estudo da Eficiência Energética em Trens Urbanos / A Framework to Support Experts in the Study of Energy Efficiency in Urban Trains

Authors

  • Mayrton Dias de Queiroz Brazilian Journals Publicações de Periódicos, São José dos Pinhais, Paraná
  • Ruan Alves Pontes Palmeira
  • Felipe Tiago Santos de Melo
  • Rodrigo Gonçalves Daniel
  • Icaro Targino de Alexandria Rique
  • Augusto Cesar de Brito Pereira Guimarães
  • Marcelle Batista Martins dos Santos
  • Natasha Correia Queiroz Lino

DOI:

https://doi.org/10.34117/bjdv6n6-100

Keywords:

Framework, Algoritmos Genéticos, Eficiência Energética, Transportes Inteligentes, Cidades Inteligentes.

Abstract

No contexto de Cidades Inteligentes, uma das preocupações é com relação a Mobilidade Urbana, que consiste em identificar alternativas para a diminuição do tráfego de veículos individuais, melhor ocupação do espaço urbano, entre outros aspectos. Uma alternativa é a adoção de trens elétricos. No entanto, surge um problema com relação ao consumo energético. Dessa forma, esse trabalho tem como objetivo propor um framework baseado em Algoritmos Genéticos (AGs), denominado SmartSubway, para auxiliar especialistas na inserção de informações do domínio no problema da eficiência energética em trens elétricos a fim de identificar perfis de condução energeticamente eficientes. Como prova de conceito foi implementado um sistema inspirado nos AGs. Para validar o sistema foram inseridas as informações do domínio de um cenário real, onde foi possível realizar seis experimentos e identificar os que obtiveram melhores resultados.

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Published

2020-06-04

How to Cite

de Queiroz, M. D., Palmeira, R. A. P., de Melo, F. T. S., Daniel, R. G., Rique, I. T. de A., Guimarães, A. C. de B. P., dos Santos, M. B. M., & Lino, N. C. Q. (2020). Um Framework para Apoiar Especialistas no Estudo da Eficiência Energética em Trens Urbanos / A Framework to Support Experts in the Study of Energy Efficiency in Urban Trains. Brazilian Journal of Development, 6(6), 34227–34250. https://doi.org/10.34117/bjdv6n6-100

Issue

Section

Original Papers