Paradoxo de Braess. PTR 5926 Equiĺıbrio Demanda-Oferta na Engenharia de Transportes. Prof. Cassiano Isler 2020

Documentos relacionados
Notas de aulas de Sistemas de Transportes (parte 12)

1 - A capacidade de fluxo que corresponde a capacidade máxima que pode passar pelo arco.

Matemática Aplicada Nt Notas de aula

Cálculo da Capacidade

PTR2377-Princípios Básicos de Engenharia de Tráfego Lista de Exercício 1 (P1) Nome: No.USP:

Universidade Federal de Itajubá. Instituto de Engenharia de Produção e Gestão. Pesquisa Operacional. Redes. Prof. Dr. José Arnaldo Barra Montevechi

Considerações sobre tempos efetivos de viagem devido ao aumento da demanda e de veículos do Transporte Coletivo

PTR2377 Princípios Básicos de Engenharia de Tráfego 2ª.Lista de Exercícios 1º.semestre de 2014 Entrega: 09/06/ hs

Curso de Engenharia Civil

MOBILIDADE E SISTEMAS DE TRANSPORTES PLANEJAMENTO DA OFERTA DE. Prof. Dr. Daniel Caetano

Notas de aulas de Sistemas de Transportes (parte 11)

Economia do Trabalho OFERTA DE TRABALHO. CAP. 2 Borjas

Gerenciamento Ativo de Tráfego: Avaliação das Condições Operacionais em Trecho de Uso do Acostamento como Faixa de Tráfego

Escola Brasileira de Economia e Finanças - EPGE/FGV Graduação em Ciências Econômicas - Ciclo Pro ssional. Finanças Públicas Gabarito - Lista 8

Professor: Carlos Eugênio da Costa Finanças Públicas Monitor: Alexandre Sollaci

PTV Group PTV Visum & PTV Vissim

Professor: Jó Ueyama Estagiário PAE: Heitor Freitas

FLUXO DE VEÍCULOS. Prof. Dr. Renato da Silva Lima (35) Fluxo de Veículos

Otimização. Otimização em Redes. Paulo Henrique Ribeiro Gabriel Faculdade de Computação Universidade Federal de Uberlândia 2016/2

Diego Mateus da Silva Coordenador de Gestão da Demanda por Viagens, ITDP Brasil. Conceitos e Estratégias de Gestão da Demanda por Viagens (GDV)

7 Definição da Trajetória via Controle Ótimo

APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTIMAR MATRIZ ORIGEM-DESTINO DE CARGA

Unemat Campus de Sinop Curso de Engenharia Elétrica 8º semestre. Disciplina: Introdução à Otimização Linear de Sistemas

Laboratório de Introdução à Ciência da Computação I

6 Resultados e Discussões

Determinação Volume Tráfego

OTIMIZAÇÃO DE CIRCUITOS DE INSPEÇÃO DE PAVIMENTOS: APLICAÇÃO À REDE RODOVIÁRIA NACIONAL

Sistemas de Distribuição Localização de Bases Definição da Rede

Otimização Linear. Profª : Adriana Departamento de Matemática. wwwp.fc.unesp.br/~adriana

12 Flutuações de Curto Prazo

Problema da Árvore Geradora Mínima (The Minimum Spanning Tree Problem-MST)

Emissão de poluentes de veículos na cidade através de microssimulação de Tráfego

Síntese Mensal da Contratação Pública

Prova FINAL GABARITO

Otimização Combinatória - Parte 3

Notas de Aula 5: MONOPÓLIO (Varian cap.23) Uma firma em uma indústria Não há substitutos próximos para o bem que a firma produz Barreiras à entrada

Projeto de conversões em malha viária urbana

Complexidade de Algoritmos. Edson Prestes

ESTUDO DE CAPACIDADE. Fluxo Interrompido CAPACIDADE ~ FLUXO DE SATURAÇÃO S = fluxo de saturação (V eq /htv) para largura de via entre 5,5 e 18,0m

RECURSOS NATURAIS. Recursos renováveis correspondem à utilização de recursos não esgotáveis. Recursos não renováveis

Aula 09. Bibliograa: Kreps, Cap. 06. Cláudio R. Lucinda FEA-RP/USP. Equilíbrio Geral Eciência do Equilíbrio Geral Existência e Número de Equilíbrios

NOME COMPLETO:... Nº DE PROCESSO:.TURMA:. PARTE A. (Duração: 60 m. Cotação 10 valores)

Min cx (1) s a Ax = b (2) 0 x u, (3) sendo que b i = 0 (4)

PTR2377 Princípios Básicos de Engenharia de Tráfego

O 7º CRP E A REDE RODOVIÁRIA NACIONAL

1- O Estacionamento e a Circulação

PREVISÃO DA DEMANDA DE VIAGENS PARA ANÁLISES DE INVESTIMENTO PELO MÉTODO DE CRESCIM EN TO COM RESTRIÇÃO

Teoria da Escolha do Consumidor

Sistema embarcado de ônibus integrado

Disciplina: TRANSPORTES. Sessão 9: O Modelo de 4 passos (2ª parte):

Tópicos em Otimização de Licenciatura em Computação Introdução

Otimização Aplicada à Engenharia de Processos

Transportes Rodoviários Pesados de Passageiros

PROJETO DE ESTRADAS Pr P of o. D r D. An A d n e d r e so s n o n Man a zo n l zo i

MOBILIDADE E SISTEMAS DE TRANSPORTES

MANUTENÇÃO DE PAVIMENTOS

NOÇÕES SOBRE EXPERIMENTOS FATORIAIS

Universidade Presbiteriana Mackenzie Escola de Engenharia Depto. de Engenharia Civil 1 0 semestre de Aula 5. Características do tráfego (cont.

Infraestrutura no Brasil: desafios e oportunidades para a próxima década

2.1. Construção da Pista

Concorrência Monopolística

UFAM/FES/DEA = $1, P L

Análise e Soluções de Baixo Custo para Prevenção de Acidentes de Trânsito

Prof. J. R. Setti Depto. de Engenharia de Transportes Escola de Engenharia de São Carlos UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO. Sinalização de trânsito

PLANEAMENTO DE TRANSPORTES TT049

MOBILIDADE E SISTEMAS DE TRANSPORTES

Transporte Público Urbano PTR Prof. Orlando Strambi

DISTRIBUIÇÃO DE VIAGENS

CAPÍTULO 11 TWO LANES

Estudo de Tráfego e Acessibilidade para Implantação de um Pólo Atrator de Viagens

TÓPICOS DE RESOLUÇÃO DO EXAME. Exercício I

Algumas informações sobre aerodinâmica em caminhões, sob a ótica do fabricante.

Quebra- molas de borracha

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA CENTRO TECNOLÓGICO DE JOINVILLE CURSO DE ENGENHARIA DE TRANSPORTES E LOGÍSTICA ANA PAULA BUONO

Estimando Impactos do Metrô na Mobilidade Urbana com Uso de Modelos EDUARDO GERMANI

Programação Inteira. Prof. Ricardo Santos

Planejamento de Transportes: alguns desafios

PTR2377 Princípios Básicos de Engenharia de Tráfego

ENGENHARIA DE TRÁFEGO

i) As imprecisões e as ambigüidades no que diz respeito a dotações iniciais dos agentes e aos recursos totais disponíveis na economia

CARACTERIZAÇÃO DEPROCESSOS

9 Algoritmos de Controle de Admissão de Usuários para Sistemas de Múltiplas Classes

PLANILHA ANTP CUSTOS DOS SERVIÇOS DE TRANSPORTE PÚBLICO POR ÔNIBUS. São Paulo Agosto de 2017

CAPÍTULO 11 TWO LANES

BCC 463 Otimização em Redes ou Fluxo em Redes. Prof. Gustavo Peixoto Silva Departamento de Computação Univ. Federal de Ouro Preto

DERIVADAS Prof. Ricardo Luiz Araújo 28/03/2016

Aula 02: Algoritmo Simplex (Parte 1)

CURSO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO PESQUISA OPERACIONAL FLUXO MÁXIMO

Conclusões 62. Em primeiro lugar, deve-se atentar às três premissas do modelo, que são destacadas abaixo:

PESQUISA EM MERCADO DE CAPITAIS. Prof. Patricia Maria Bortolon, D. Sc.

Roteiro para elaboração do Relatório do Impacto no Trânsito RIT- SANTO ANDRÉ (segundo orientações DENATRAN)

Sessão 05: Taxa de variação instantânea de restauração de Oxigênio em um lago.

Otimização Linear. Profª : Adriana Departamento de Matemática. wwwp.fc.unesp.br/~adriana

Problema do Caminho Mínimo

PLANEJAMENTO DE TRANSPORTES TT049

AVALIAÇÃO DO NÍVEL DE SERVIÇO DA AVENIDA CASTELO BRANCO EM JUAZEIRO DO NORTE CE

é maior (menor) do que zero. Assim, o multiplicador em (c) será maior se b 1 é grande (investimento é sensível à renda),

Produção e o Custo da Empresa. Conceitos básicos; Função de produção; Lei dos rendimentos decrescentes; Equilíbrio da firma; Custos de Produção.

EXERCÍCIOS RESOLVIDOS

Custos Sociais dos Congestionamentos Travessia de Navegantes e Itajaí AUTOPISTA LITORAL SUL BR-101 SC

Transcrição:

Universidade de São Paulo Escola Politécnica Departamento de Engenharia de Transportes PTR 5926 Equiĺıbrio Demanda-Oferta na Engenharia de Transportes Prof. Cassiano Isler 2020

COMPARAÇÃO ENTRE UE E SO Prof. Cassiano A. Isler PTR5926 (2020) - 2 / 1

Comparação entre UE e SO Considere uma rede em que a função de desempenho nos arcos é constante, ou seja, t a (x a ) = t a. Em outros termos, o tempo de viagem nos arcos não é função do fluxo que os atravessa. Nesse caso, os efeitos dos congestionamentos são ignorados e as soluções do UE e do SO são idênticas pois as funções objetivos são dadas respectivamente por: z(x) = a xa 0 t adw = a t a xa 0 dw = a x a t a z(x) = a x a t a As restrições de conservação e não-negatividade dos fluxos permanecem idênticas (ver slides sobre o Modelo de Equiĺıbrio do Usuário e o Modelo de Otimização do Sistema). Prof. Cassiano A. Isler PTR5926 (2020) - 3 / 1

Comparação entre UE e SO O problema resolvido sob a premissa de que t a não varia em função de x a consiste em identificar os fluxos que minimizam o tempo total de viagem na rede dados os valores (fixos e conhecidos) dos tempos de viagem nos arcos da rede e a matriz OD. A solução desse problema é alocar todo o fluxo q rs entre um par OD na rota de menor tempo total de viagem entre essa origem e destino, tal que nenhuma das outras rotas têm fluxo entre r s. Sob a premissa de tempo constante, os fluxos resultantes dessa alocação estão sob a condição de equiĺıbrio (dado que nenhum motorista se beneficiaria da mudança de rota) e de alocação ótima (dado que o tempo total de viagem na rede é mínimo). O procedimento de alocação de todo o fluxo nas rotas de mínimo tempo de viagem entre os respectivos pares OD é conhecido como Alocação Tudo-ou-Nada ( All-or-Nothing Assignment ). Prof. Cassiano A. Isler PTR5926 (2020) - 4 / 1

Comparação entre UE e SO As similaridades entre o UE e o SO podem ser verificadas de outras maneiras. Por exemplo, se os tempos de viagem nos arcos da rede forem expressos por t a (x a ) = t a (x a ) + x a dta(xa) x a, então a solução do UE resulta em fluxos idênticos à solução do SO. Por outro lado, se os tempos de viagem forem definidos pela função ˆt a = 1 x a x a 0 t a (w)dw, então a solução do SO resulta em fluxos idênticos à solução do UE. Prof. Cassiano A. Isler PTR5926 (2020) - 5 / 1

PARADOXO DE BRAESS Prof. Cassiano A. Isler PTR5926 (2020) - 6 / 1

Considere a rede a seguir formada por uma freeway (arco superior) e uma via urbana (arco inferior) conectando um par OD genérico e os respectivos gráficos das funções de desempenho. Prof. Cassiano A. Isler PTR5926 (2020) - 7 / 1

Em situações em que o fluxo na rede é relativamente baixo, os arcos da rede não estão congestionados e, nesses casos, a contribuição de uma viagem adicional no arco sobre o seu tempo de viagem (tempo de viagem marginal) é muito pequena. Verifique que a tangente à t 1 (x 1 ) tem inclinação aproximadamente igual à de t 2 (x 2 ) quando o fluxo nos arcos é muito pequeno (próximo de zero). Prof. Cassiano A. Isler PTR5926 (2020) - 8 / 1

Nas condições de baixo fluxo, as soluções do UE e do SO são semelhantes uma vez que os tempos de viagem são relativamente insensíveis à eventuais fluxos adicionais. Essa situação é próxima da solução quando os tempos de viagem nos arcos são constantes. Entretanto, quando os fluxos entre pares OD aumenta, há um crescente distanciamento entre a solução do UE e do SO devido às alterações do tempos marginais nos arcos. Prof. Cassiano A. Isler PTR5926 (2020) - 9 / 1

No exemplo, se o fluxo total entre OD é q, então a solução do UE é x 1 = 0 e x 2 = q, pois t 2 (q) < t 1 (0) e nenhum motorista utilizaria a freeway. Note que a inclinação da função de desempenho t 2 é acentuada sob o fluxo q, ou seja, o valor de dt 2(q) dx 2 é elevado. Prof. Cassiano A. Isler PTR5926 (2020) - 10 / 1

Pelo gráfico, t 1 (0) < t 2 (q) e a solução do SO não é equivalente ao UE pois naquele modelo a seguinte condição deve ser verificada. t 1 (x 1 ) + x 1 dt 1(x 1 ) dx 1 = t 2 (x 2 ) + x 2 dt 2(x 2 ) dx 2 Prof. Cassiano A. Isler PTR5926 (2020) - 11 / 1

Nesse exemplo, a solução do SO deve considerar algum fluxo no arco 1 (freeway) e o motorista nesse arco experimentará um tempo de viagem t 1 (0) maior, ao passo que os motoristas no arco 2 (via urbana) terão os respectivos tempos de viagem reduzidos. Portanto, a solução do SO é a redução de x 2 (e da tangente à função de desempenho nesse fluxo) e aumento de x 1 (e da tangente à função de desempenho nesse fluxo) até que a o tempo de viagem t 2 somado ao tempo marginal no arco 1 seja igual ao tempo de viagem t 1 somado ao tempo marginal no arco 2. Prof. Cassiano A. Isler PTR5926 (2020) - 12 / 1

A dificuldade em diferenciar os fluxos sob o UE em relação ao SO leva a cenários paradoxais de solução de problemas de alocação. Em outro exemplo, considere a rede a seguir e os respectivos tempos de viagem e rotas possíveis entre OD. Prof. Cassiano A. Isler PTR5926 (2020) - 13 / 1

Se o fluxo total entre a origem e o destino deve ser de 6 unidades (q = 6), o fluxo resultante do UE é igual em ambas as rotas dada a simetria em relação aos respectivos tempos de viagem (ou seja, t 1 + t 4 = t 3 + t 2 ). Nesse caso, os fluxos e os tempos de viagem são: x 1 = 3 x 2 = 3 x 3 = 3 x 4 = 3 (unidades de fluxo) f 1 = 3 f 2 = 3 (unidades de fluxo) t 1 = 53 t 2 = 53 t 3 = 30 t 4 = 30 (unidades de tempo) c 1 = 83 c 2 = 83 (unidades de tempo) Prof. Cassiano A. Isler PTR5926 (2020) - 14 / 1

Assuma que as autoridades decidiram expandir a rede de transporte com o intuito de aumentar os fluxos e reduzir os atrasos na rede pela inserção de uma nova via entre os nós intermediários conforme a figura a seguir, com indicação da respectiva função de desempenho e uma nova rota criada. Prof. Cassiano A. Isler PTR5926 (2020) - 15 / 1

Nesse caso, uma nova solução para o UE é obtida sob a definição do Equiĺıbrio de Wardrop, tal que: x 1 = 2 x 2 = 2 x 3 = 4 x 4 = 4 x 5 = 2 (unidades de fluxo) f 1 = 2 f 2 = 2 f 3 = 2 (unidades de fluxo) t 1 = 52 t 2 = 52 t 3 = 40 t 4 = 40 x 5 = 12 (unidades de tempo) c 1 = 92 c 2 = 92 c 3 = 92 (unidades de tempo) Prof. Cassiano A. Isler PTR5926 (2020) - 16 / 1

O tempo de viagem nas rotas aumentou de 83 unidades para 92 unidades, e o tempo de viagem total na rede aumentou de 2 (3 83) = 498 unidades para 3 (2 92) = 552 unidades. Esse resultado demonstra que a inserção do arco na rede piorou as condições gerais da rede sob a definição de equiĺıbrio do usuário, tendo efeito contrário ao desejado pelas autoridades dado que o fluxo aumentou nos arcos 3 e 4 e o tempo de viagem aumentou em todas as rotas. Esse resultado aparentemente contra-intuitivo é conhecido como. A explicação para esse paradoxo é que cada motorista toma decisões de modo a minimizar os seus respectivos tempos de viagem tal que as decisões individuais sobre as rotas não consideram os efeitos sobre o tempo de viagem na rede. Prof. Cassiano A. Isler PTR5926 (2020) - 17 / 1

Do ponto de vista da modelagem matemática, a inclusão do arco na rede teve a intenção de reduzir o valor da função objetivo de SO, porém os fluxos reais são distribuídos sob as premissas do UE, resultando em uma solução desse modelo que não necessariamente reduz os tempos de viagem individuais. Do ponto de vista prático, o enfatiza a importância de uma análise sistemática de investimentos em redes. Nem todo aumento de capacidade incorre em melhora das condições individuais de viagem (podendo inclusive piorá-las como observado no exemplo anterior). Na realidade, é conhecido que restrições às alternativas de escolhas de rotas pelos motoristas e restrições à circulação em arcos específicos podem resultar em melhores padrões de distribuição de fluxos na rede. Prof. Cassiano A. Isler PTR5926 (2020) - 18 / 1

O conceito anterior é utilizado, por exemplo, em estratégias de controle de tráfego conhecidas como ramp metering em acessos à rodovias, estabelecidos pela instalação de semáforos nas rampas de acesso às rodovias. Os equipamentos controlam o número de veículos que acessam a rodovia em um período do dia (geralmente no horário de pico) e com isso aumentam o atraso em um arco da rede deliberadamente, causando uma mudança de rota pelos motoristas em busca de menores tempos de viagem. Esse controle resulta na redução dos atrasos dos motoristas que decidem permanecer no acesso à rodovia (pela redução do congestionamento) e do tempo de viagem daqueles que decidem por uma rota alternativa. Prof. Cassiano A. Isler PTR5926 (2020) - 19 / 1