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Otimização de controle de tráfego em grupo de elevadores com algoritmos bioinspirados

 

Sistemas de elevadores são uma parte fundamental no transporte vertical de passageiros que circulam diariamente em prédios comerciais modernos. Um serviço eficiente do sistema de elevadores tem impacto direto na sensação de conforto dos usuários, principalmente minimizando os tempos de espera. Entretanto, tal conforto está relacionado com um alto consumo energético e, portanto, implica em altos custos operacionais.

O sistema de controle de grupo de elevadores é o encarregado de selecionar o melhor elevador para atender a uma chamada de usuário, levando em consideração variáveis diversas tais como o andar de origem e destino do usuário, a situação de tráfego, a capacidade de carga atual, o número de paradas agendadas para cada elevador, entre outras. Diversas estratégias de escalonamento de elevadores têm sido exploradas ao longo das últimas décadas. Entretanto, desde o ponto de vista computacional, encontrar a melhor solução no problema de agendamento de elevadores é do tipo NPhard.

Esta obra apresenta os resultados de uma pesquisa científica onde foram aplicados algoritmos bioinspirados baseado em inteligência coletiva para resolver o problema de escalonamento de elevadores, fusionando assim dois temas apaixonantes. Uma das características sobressalientes desta obra é a aplicação de simuladores de tráfego de grupos de elevadores baseado em tecnologias de automação industrial. Em particular, foi usado o software Arena da Rockwell Automation para representar o problema de escalonamento de elevadores através da modelagem de processos, além de permitir realizar animações e análises estatísticas do sistema de elevadores.

 

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