Análise de um Sistema de Roteamento Personalizado Multimodal e Multicritério com Ênfase em Plataformas de Redes Sociais Baseadas em Localização

• Camilo Santos UFPA
• Matheus Brito UFPA
• Eduardo Cerqueira UFPA
• Denis Rosário UFPA

DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc_estendido.2024.2700

Resumo

O crescimento da disponibilidade de serviços de recomendação de rotas é uma consequência do aumento da necessidade de locomoção. Porém, tais serviços, em sua maioria, baseiam-se principalmente no tempo e distância das rotas, desconsiderando preferências individuais dos usuários. Este trabalho propõe um modelo de seleção de rotas multicritério e multimodal, destacando a personalização da rota ao considerar a preferência do usuário, custo de locomoção e emissões de veículos. Este sistema promove a determinação de rotas mais econômicas, rápidas e baratas, beneficiando usuários e condutores.

Referências

Afrin, T. and Yodo, N. (2020). A survey of road traffic congestion measures towards a sustainable and resilient transportation system. Sustainability, 12(11):4660.

Brito, M., Martins, B., Santos, C., Medeiros, I., Araújo, F., Seruffo, M., Oliveira, H., Cerqueira, E., and Rosário, D. (2023). Personalized experience-aware multi-criteria route selection for smart mobility. In Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, pages 504–517. SBC.

Brito, M., Santos, C., Oliveira, H., Cerqueira, E., and Rosário, D. (2022). Air pollution calculation for location based social networks multimodal routing service. In Proceedings of the 6th Urban Computing Workshop, pages 280–293, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.

Ferreira, A. P., Silva, T. H., and Loureiro, A. A. (2020). Uncovering spatiotemporal and semantic aspects of tourists mobility using social sensing. Computer Communications, 160:240–252.

HERE (2023). Build apps with here maps api and sdk platform access: Here developer.

Hörcher, D. and Tirachini, A. (2021). A review of public transport economics. Economics of transportation, 25:100196.

IPCC and Houghton, J. (1996). Revised 1996 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories: Greenhouse Gas Inventory Workbook. OECD.

Kalajdjieski, J., Zdravevski, E., Corizzo, R., Lameski, P., Kalajdziski, S., Pires, I. M., Garcia, N. M., and Trajkovik, V. (2020). Air pollution prediction with multi-modal data and deep neural networks. Remote Sensing, 12(24):4142.

Karimi, H., Sadeghi-Dastaki, M., and Javan, M. (2020). A fully fuzzy best–worst multi attribute decision making method with triangular fuzzy number: A case study of maintenance assessment in the hospitals. Applied Soft Computing, 86:105882.

Rodrigues, D., Santos, F., Rocha Filho, G., Akabane, A., Cabral, R., Immich, R., L. Junior, W., Cunha, F., Guidoni, D., Silva, T., Rosário, D., Cerqueira, E., Loureiro, A., and Villas, L. (2019). Computação urbana da teoria à prática: Fundamentos, aplicações e desafios. In Minicursos do XXXVII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, pages 51–91. SBC.

Rodrigues, D. O., Boukerche, A., Silva, T. H., Loureiro, A. A., and Villas, L. A. (2018a). Combining taxi and social media data to explore urban mobility issues. Computer Communications, 132:111–125.

Rodrigues, D. O., Fernandes, J. T., Curado, M., and Villas, L. A. (2018b). Hybrid context-aware multimodal routing. In 2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), pages 2250–2255. IEEE.

Zou, B., Li, S., Zheng, Z., Zhan, B. F., Yang, Z., and Wan, N. (2020). Healthier routes planning: A new method and online implementation for minimizing air pollution exposure risk. Computers, Environment and Urban Systems, 80:101456.