PT
O problema do tráfego rodoviário tem vindo a assumir uma crescente importância devido aos
seus efeitos negativos na sociedade moderna, capazes de originar a diminuição da
produtividade, da qualidade de vida e a degradação do meio ambiente. No domínio da
simulação social, o investimento em simuladores baseados em agentes capazes de analisar os
fenómenos de tráfego rodoviário tem aumentado. Uma das áreas fundamentais no estudo de
modelos de tráfego é o fluxo gerado pela interacção dos veículos. Este processo designa-se
car-following.
Com o objectivo de aprofundar a integração de algoritmos de car-following em plataformas e
ambientes de simulação social, este trabalho analisa, estende e implementa dois algoritmos de
car-following no ambiente Netlogo. Os dois algoritmos baseiam-se em abordagens distintas:
um inspirado por sistemas multiagente, baseado em estados cognitivos e regras de decisão; e
outro baseado na dinâmica de posição e da velocidade dos veículos. Os dois algoritmos são
analisados comparativamente, destacando-se os seus pontos fortes, pontos fracos e a sua
validade. Os resultados obtidos validam de diferentes maneiras o impacto dos comportamentos
produzidos no fluxo de tráfego e sugerem que o algoritmo inspirado em sistemas multiagente
aparenta produzir comportamentos mais realistas.
EN
The problem of road traffic has been assuming a growing importance due to its negative effects
on modern society, which can lead to lower productivity, declining of quality of life and
environmental degradation. In the area of social simulation the investm ent in agent-based
simulators, capable of analysing these phenomena, has been increased. One of the key areas
in the study of traffic road models is the flow generated by the interaction of vehicles. This
process is called car-following.
In order to deepen the integration of car-following algorithms across platforms and social
simulation environments, this work analyses, extends and implements two car-following
algorithms in Netlogo. These algorithms are based on different approaches: one inspired by
multi-agent systems, based on decision-rules and cognitive states; and another based on the
dynamics of position and vehicle speed. Both algorithms are analysed and compared,
highlighting their strengths, weaknesses and its validity. The results authenticate the impact of
behaviours produced in the flow of traffic in different ways and suggests that the algorithm
based on multi-agent systems seems to produce more realistic behaviour.
