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Heurísticas para implantação de estações de recarga de veículos elétricos em áreas urbanas.
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1187812
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Guidoni, Daniel Ludovico | - |
| Autor(es): dc.contributor | Guidoni, Daniel Ludovico | - |
| Autor(es): dc.contributor | Souza, Fernanda Sumika Hojo de | - |
| Autor(es): dc.contributor | Rocha Filho, Geraldo Pereira | - |
| Autor(es): dc.creator | Vitorino, Alex | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-08-11T11:23:40Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-08-11T11:23:40Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-12-09 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/21131 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1187812 | - |
| Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto. | - |
| Descrição: dc.description | O avanço dos veículos elétricos (VEs) exige métodos eficientes para o planejamento de infraestrutura de recarga em ambientes urbanos. Este trabalho apresenta um modelo matemático e computacional para o problema de localização de estações de recarga, considerando cobertura, acessibilidade e capacidade. A formulação é avaliada no simulador microscópico SUMO utilizando o conjunto de dados realista TAPAS Cologne. São comparadas três estratégias: um método randômico de referência, uma heurística gulosa baseada em visitação de faixas e uma variante do GRASP adaptada com LRC fixa e uma Lista Tabu Espacial, utilizada para garantir diversificação estrutural e controlar a proximidade geográfica entre estações. Foram realizadas 810 simulações distribuídas em 27 cenários, variando número de estações (10/20/30), penetração de VEs (5/10/20%) e tempo de recarga (5/10/20 min). O GRASP adaptado apresentou o melhor desempenho geral, obtendo o menor tempo médio de espera (506,9 s) e a menor distância média até a estação (21,9 km), com reduções de 15,9% e 16,1% em relação ao método guloso. Todas as heurísticas apresentaram estabilidade operacional, sem ocorrência de teletransportes. Os resultados demonstram que metaheurísticas guiadas por demanda, combinadas com restrições espaciais e simulação microscópica, oferecem uma abordagem robusta e reprodutível para o planejamento da infraestrutura de recarga em áreas urbanas. | - |
| Descrição: dc.description | The growing adoption of electric vehicles (EVs) calls for more effective strategies to plan and expand charging infrastructure in urban environments. This study pro-poses a mathematical and computational model for the charging-station location problem, integrating criteria of coverage, accessibility, and station capacity. The formulation is evaluated using the microscopic traffic simulator SUMO with the real-world TAPAS Cologne dataset. Three optimization strategies are compared: a baseline random method, a greedy heuristic driven by lane visitation, and an adapted GRASP approach featuring a fixed Restricted Candidate List and a Spa-tial Tabu mechanism to promote solution diversity and prevent overly clustered station placement. A total of 810 simulations were performed across 27 scenarios, varying the number of stations (10/20/30), EV penetration levels (5/10/20%), and charging times (5/10/20 minutes). The adapted GRASP consistently delivered the best overall performance, achieving the lowest average waiting time (506.9 s) and the shortest distance to a charging station (21.9 km), representing improvements of 15.9% and 16.1% over the greedy method. All heuristics demonstrated stable behavior, with no teleport events observed during the simulations. Overall, the findings show that demand-guided metaheuristics, when combined with spatial con- straints and high-fidelity microscopic simulation, provide a robust and reproducible framework for planning urban charging infrastructure. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | aberto | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution-NoDerivs 3.0 United States | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/ | - |
| Direitos: dc.rights | Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 27/11/2025 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite a adaptação. | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Estações de recarga | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Mobilidade urbana | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Heurística | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Simulação por computador | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Otimização combinatória | - |
| Título: dc.title | Heurísticas para implantação de estações de recarga de veículos elétricos em áreas urbanas. | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - UFOP | |
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