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IX
Encontro de
Modelagem 
Computacional
Belo Horizonte, MG
15 a 17 de novembro de 2006 
CEFET-MG - IPRJ/UERJ
ISBN: 978-85-99836-02-6
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
UMA NOVA ABORDAGEM PARA ESCOLHA DE TRAJETOS EM SISTEMAS DE 
INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS USANDO SISTEMAS DE INFERÊNCIA FUZZY 
 
Gabriel da Silva – gabriel@lsi.cefetmg.br 
Paulo Eduardo Maciel de Almeida – pema@lsi.cefetmg.br 
Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, Laboratório de Sistemas 
Inteligentes 
Av. Amazonas, 7675 – Nova Gameleira – Belo Horizonte, MG, Brasil – CEP: 30510-000 
 
 
 
Resumo. A introdução de rotinas de apoio à decisão no ambiente de Sistemas de Informações 
Geográficas - SIG tem possibilitado um aumento na flexibilidade e na complexidade das 
análises efetuadas com estas ferramentas. A abordagem explorada neste artigo é o uso 
combinado do modelo de redes geométricas e da lógica fuzzy para a escolha do melhor 
caminho em um sistema viário, isto é, o caminho que oferece a menor dificuldade de 
transposição, com base em múltiplos critérios qualitativos sintetizados em um único atributo 
numérico por meio de inferência fuzzy. São apresentadas a modelagem e implementação de 
uma ferramenta de código aberto, que realiza a aquisição de dados, a geração de um 
atributo fuzzy e a atualização da base de dados automaticamente do SIG, em tempo real, e de 
modo integrado ao ambiente de SIG. O modelo foi desenvolvido sob o paradigma da 
orientação a objetos, utilizando padrões de projeto que suportam extensão e acoplamento. 
Também foi desenvolvido um plugin para a interdição e desinterdiçao de trechos na rede em 
tempo de execução. 
 
Palavras-chave: Sistemas Inteligentes, Sistemas de Informações Geográficas, Lógica fuzzy, 
Escolha de trajetos, Melhor caminho. 
 
 
1. INTRODUÇÃO 
 
 Os Sistemas de Informações Geográficas - SIG em geral utilizam técnicas rígidas para 
análise de dados, desconsiderando possíveis incertezas envolvidas nos processos de tomada 
de decisão. A introdução de rotinas de apoio à decisão no ambiente de SIG tem possibilitado 
um aumento na flexibilidade e na complexidade das análises efetuadas com estas ferramentas. 
Nos últimos anos, vem se tornando comum a aplicação da lógica fuzzy (ZADEH, 1965) de 
modo integrado a outras tecnologias em sistemas de maior porte e de uso mais geral, 
geralmente como módulos de apoio à decisão. A sua utilização em um sistema de informação 
geográfica pode aumentar bastante a qualidade das análises realizadas, pois permite que o 
sistema computacional processe conceitos imprecisos, típicos do raciocínio humano. 
 A abordagem aqui explorada é o uso combinado do modelo de redes geométricas e da 
lógica fuzzy para a escolha do “melhor” caminho em um sistema viário (VIANA JR, 2004). 
Por “melhor” caminho, neste trabalho, entende-se o caminho que oferece a menor dificuldade 
de transposição, com base em múltiplos critérios qualitativos sintetizados em um único 
atributo numérico por meio de inferência fuzzy. Este método propõe a associação deste 
atributo aos arcos da rede geométrica no SIG e o emprego de algoritmos convencionais de 
para o problema do caminho de custo mínimo. Este atributo, denominado Impedância de 
Transposição de Trecho - ITT, mede a dificuldade para se transpor um trecho de via e é 
obtido por meio de um sistema de inferência fuzzy, cujas variáveis de entrada são dois 
atributos das vias considerados importantes para a definição de trajeto por meio de automóvel: 
o Comprimento - COMP das vias e a Quantidade de Veículos por Faixa - QVF que trafegam 
sobre as mesmas. A utilização deste atributo fuzzy na análise realizada pelo SIG o caracteriza 
como um sistema inteligente. 
 Este trabalho propõe também a extensão da arquitetura de uma biblioteca para 
construção de SIG, de código-fonte aberto, a OpenJUMP (OpenJUMP, 2003), por meio do 
acoplamento de um mecanismo que permite a aquisição dos dados de entrada referentes ao 
sistema viário em estudo e a geração do atributo fuzzy de modo automático e em tempo real, 
além de um conjunto de funcionalidades de análise, permitindo a consulta do melhor caminho 
entre um ponto de origem e um de destino na rede geométrica representativa do sistema 
viário. 
 A utilização da lógica fuzzy pode aqui ser claramente definida como um módulo do SIG 
desenvolvido, pois esta captura as variáveis de entrada envolvidas no SIG, as processa por 
meio de sua máquina de inferência e compartilha os valores resultantes, no caso a variável 
que representa a dificuldade de transposição de um trecho, com o SIG, para que possam ser 
realizadas análises para obtenção do “melhor” caminho. 
 Também foi desenvolvido um plugin para a interdição e desinterdiçao de trechos na 
rede viária em tempo de execução, que pode, além de agregar um caráter mais realístico ao 
SIG, ser utilizado para realização de análises que podem auxiliar na tomada de decisões 
relacionadas a alterações no tráfego de uma região. 
 O modelo proposto foi avaliado pelo acoplamento da ferramenta desenvolvida à 
arquitetura original do OpenJUMP. O desempenho das funcionalidades desenvolvidas foi 
medido pela realização de estudos comparativos da sugestão de trajetos utilizando o atributo 
fuzzy gerado automaticamente e de modo integrado ao SIG construído utilizando a biblioteca 
OpenJUMP com resultados obtidos em Viana Jr (2004). 
 Este artigo é organizado como se segue. A seção 2 apresenta a caracterização do 
problema, contextualizando-o e propondo a solução desenvolvida. Na seção 3, é apresentada a 
arquitetura de SIG utilizada e o desenvolvimento da ferramenta aqui proposta. Os resultados 
dos experimentos são descritos na seção 4 e as conclusões na seção 5. 
 
2. CARACTERIZAÇÃO DO PROBLEMA 
 
 A utilização do modelo de rede e da lógica fuzzy para auxiliar na escolha de trajetos em 
sistemas viários utilizando um SIG convencional foi proposta e validada por Viana Jr. (2004), 
no âmbito do projeto GEOPROC, desenvolvido no Grupo de Pesquisa em Sistemas 
Inteligentes do CEFET-MG. Este artigo apresenta uma evolução da proposta inicial, na qual o 
processo de aquisição de dados, a geração do atributo fuzzy ITT e as análises do melhor 
caminho ocorrem de modo automático, em tempo real e integrado a um ambiente de SIG. 
 A rede geométrica e o sistema de inferência fuzzy utilizados neste trabalho foram os 
mesmos desenvolvidos e utilizados numa primeira etapa do projeto GEOPROC, a fim de ser 
possível a realização de comparações entre os resultados obtidos. 
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2.1 Contexto 
 Na primeira etapa do projeto, foi utilizado o SIG SPRING do Instituto Nacional de 
Pesquisas Espaciais - INPE (CÂMARA et al, 1996). Para construção do sistema de inferência 
fuzzy, Viana Jr. (2004) utilizou a Fuzzy Logic Toolbox do Matlab (MathWorks Inc., 1995) e 
programas de planilha eletrônica para a preparação dos dados de entrada do sistema fuzzy. 
Assim, a aquisição dos dados de entrada, bem como a posterior atualização da ITT na base 
alfanumérica do SIG eram realizados manualmente e externamente ao SIG. Naquele trabalho 
foram construídas as bases de dados cartográficos e alfanuméricos referentes à rede 
geométrica utilizadas pelo SIG e o sistema de inferência fuzzy para a geração da ITT. A área 
de estudo definida foi o hipercentro da cidade de Belo Horizonte,MG. 
 
2.1.1 A construção das bases de dados 
 
 Foi utilizado um programa de CAD – Computer Aided Design para construção da base 
de dados cartográfica. A Figura 2 apresenta as 528 linhas do modelo de rede utilizadas para 
representar todos os trechos de via da área de estudo. Informações como sentido de circulação 
e os códigos de cada trecho foram definidos neste modelo de rede. 
 A base de dados alfanuméricos possui informações como o código referente à cada 
linha, o comprimento do trecho, nome do trecho, tipo do trecho e o atributo fuzzy ITT. Para 
cada linha da rede foram informadas 53 QVF, que se referem à contagem de veículos porfaixa realizada a cada 15 minutos no intervalo compreendido entre as 6:15h e 19:15h. Assim, 
para cada linha também foram geradas 53 ITT. Os dados utilizados para geração das ITT 
foram cedidos pela Empresa de Transportes e Trânsito de Belo Horizonte – BHTrans. 
 
 
Figura 2 - Base de dados Cartográficos do hipercentro de BH. 
Adaptado de Viana Jr.(2004) 
 
2.1.2 O Sistema de Inferência Fuzzy 
 
 O sistema fuzzy criado possui duas variáveis de entrada (Comprimento e QVF) e uma de 
saída (ITT). Para a definição dos universos de discurso de cada variável de entrada foi 
observado o intervalo real em que estão contidos todos os seus dados levantados. Para a 
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variável de saída, foi definido um intervalo de 0 a 10, obedecendo ao seguinte critério: valores 
pequenos indicam um trecho de fácil transposição e valores grandes, trechos de difícil 
transposição. 
 As partições dos universos das variáveis de entrada, Comprimento e QVF, foram feitas 
acompanhando a distribuição dos dados em seus respectivos universos de discurso, o que 
resultou em maiores quantidades de partições próximas aos menores valores. As partições da 
variável de saída, ITT, foram feitas uniformemente ao longo de seu universo de discurso. As 
partições destas variáveis, Comprimento, QVF e ITT, são apresentadas na Figura 3. 
a) 
Partição do universo da variável Comprimento
COMP1 COMP2 COMP3 COMP4 COMP5 COMP6 COMP7 COMP8
0
0,25
0,5
0,75
1
0 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440
COMPRIMENTO (m)
PE
R
TI
N
ÊN
C
IA
 
b) 
Partição do universo da variável QVF
QVF1 QVF2 QVF3 QVF4 QVF5 QVF6 QVF7 QVF8
0
0,25
0,5
0,75
1
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400
QVF
PE
R
TI
N
ÊN
C
IA
 
c) 
Partição do universo da variável ITT
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0
0,25
0,5
0,75
1
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
ITT
PE
R
TI
N
ÊN
C
IA
10
 
Figura 3. Partição do universo das variáveis fuzzy. Fonte: Viana Jr.(2004) 
 
 O sistema de inferência construído utiliza o método de inferência Máx-Min e o método 
da centróide para a conversão fuzzy-escalar (Almeida & Evsukoff, 2003). O banco de regras 
fuzzy possui um total de 64 regras de produção, que são todas as combinações possíveis dos 8 
conjuntos fuzzy das duas variáveis de entrada. A Tabela 1 apresenta, sinteticamente, as regras 
definidas. A primeira coluna (Comp1, Comp2,..., Comp8) e a primeira linha (QVF1, 
QVF2,...,QVF8) se referem aos termos lingüísticos associados às partições dos universos de 
discurso das variáveis de entrada. Estes termos são os antecedentes nas regras produção fuzzy. 
O conteúdo das células referentes à interseção de COMP e QVF é o termo lingüístico 
associado a cada partição do universo de discurso da variável de saída ITT. 
 Os termos lingüísticos utilizados para nomear cada uma das funções de pertinência 
podem não estar claros para o leitor, pois termos como “Comp1”, “QFV1” ou “ITT10” não 
explicitam qualitatividade. Uma analogia pode ser feita, a fim de melhor esclarecer o 
significado do nome destes conjuntos e conseqüentemente, as regras de produção. Veja o 
exemplo para a seguinte regra do banco de regras: 
Se Comprimento = Comp3 e QVF = QVF7 então ITT = 7 
Analogamente, 
Se Comprimento = “Pequeno” e QVF = “Grande” então ITT = “Alta” 
 
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Tabela 1. Matriz de Regras de Produção Fuzzy 
 QUANTIDADE CLASSIFICADA DE VEÍCULOS (QVF) 
 QVF 1 QVF 2 QVF 3 QVF 4 QVF 5 QVF 6 QVF 7 QVF 8 
Comp1 0 1 2 2 3 4 5 6 
Comp2 1 2 3 3 4 5 6 7 
Comp3 2 3 4 4 5 6 7 7 
Comp4 2 3 4 5 5 6 7 8 
Comp5 3 4 5 5 6 7 8 8 
Comp6 4 5 6 6 7 8 8 9 
Comp7 5 6 7 7 8 8 9 10 
C
O
M
PR
IM
E
N
T
O
 
Comp8 6 7 7 8 8 9 10 10 
 
2.2 Proposta de Desenvolvimento 
 
 A modelagem e implementação realizadas por Viana Jr. (2004) não permitiam que o 
sistema operasse automaticamente e em tempo real, utilizando dados obtidos dinamicamente, 
além de depender de diversas ferramentas externas ao SIG para preparação dos dados e 
geração do atributo de impedância de transposição do trecho, ITT, a ser utilizado. 
 Estas características dificultavam a utilização desta solução por outros usuários de SIG, 
seja pela dependência de outros softwares, alguns destes proprietários e de alto custo, seja 
pela necessidade de se conhecer bem a técnica de inteligência computacional aplicada, a 
lógica fuzzy, para a reutilização do sistema em outro contexto geográfico. 
 A utilização de dados dinâmicos nos SIG permitiria um grande aumento na qualidade 
das informações obtidas pelas análises realizadas nos mesmos. Para a sugestão dos trajetos, o 
uso de dados que representem a situação do trânsito numa dada região há poucos minutos 
atrás aumenta a eficiência do caminho sugerido. 
 Além da aquisição automática dos dados, também era importante que todas as etapas do 
processo, isto é, a aquisição, geração do atributo fuzzy e a sugestão do melhor caminho 
ocorressem de modo integrado no SIG. Esta característica facilitaria bastante a utilização do 
método proposto. 
 Utilizando como base o método definido em Viana Jr. (2004), este trabalho propõe a 
automatização do processo de aquisição de dados, geração do atributo fuzzy e atualização dos 
dados alfanuméricos da rede, de modo integrado a um ambiente de SIG. A Figura 4 ilustra as 
etapas do processo automatizadas neste trabalho. 
 
 
Figura 4 - Ilustração do fluxo de dados automatizado 
 
 Uma parceria entre o CEFET-MG e a BHTrans foi realizada para permitir a aplicação 
prática da solução proposta. Recentemente, em Belo Horizonte, a BHTrans adquiriu e 
implantou uma nova tecnologia para gestão do trânsito, o Controle Inteligente de Tráfego - 
CIT. O CIT concentra o fluxo de informações referentes ao trânsito de veículos na área 
central de Belo Horizonte, em tempo real, por meio da coleta de dados através de detectores 
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instalados nos principais cruzamentos semafóricos. Estes dados coletados são enviados ao 
Centro Controle Operacional - CCO da BHTrans. Várias ações podem ser realizadas com 
base nestes dados coletados, dentre elas, a reprogramação semafórica, além de servirem como 
parâmetros para tomadas de decisão dos engenheiros de trânsito. A utilização destes dados 
para a geração da ITT em tempo real permite um grande avanço na qualidade do serviço 
oferecido pelo SIG que utilize o modelo de rede e a lógica fuzzy para sugestão de trajetos. 
 A estratégia proposta pode ser observada na Figura 5. Os dados coletados e enviados 
pelo CIT ao CCO são armazenados em uma base de dados centralizada - BD CIT. Uma 
consulta é realizada nesta base a partir de um outro computador, denominado no esquema 
como Extrator RTIGIS, a fim de se obter os dados de entrada do sistema de inferência fuzzy. 
Estes dados são escritos em um arquivo de texto plano, o qual é transferido via Internet e lido 
pelo RTIGIS4OpenJUMP para a geração e atualização das ITT. 
 
Figura 5 – Estratégia para aquisição de dados em tempo real 
 
3. EXPANSÃO DA ARQUITETURA OPENJUMP 
 
 O OpenJUMP é um ambiente de SIG, construído a partir de uma biblioteca de classes 
livre e extensível no que diz respeito aos conceitos de modularidade e multiplataforma. Sua 
capacidade de extensão é percebida na medida em que novos módulos ou plugins podem ser 
acoplados a qualquer momento visando o melhoramento de suas funcionalidades (Couto, 
Brito & Rocha, 2003). Este ambiente é baseado no projeto JUMP (JUMP Project, 2003), uma 
implementação da Jump Topology Suite - JTS, a qual implementa grande parte das interações 
espaciais necessárias para um bom funcionamento de um SIG (Davis & Aquino, 2004). 
 A extensão desenvolvida, denominada RTIGIS4OpenJUMP, é constituída pelos pacotes 
referentes a cada funcionalidade desenvolvida, por uma biblioteca para operações em grafos, 
a JGrapht (Naveh et. al., 2003), pela biblioteca Topology (Michaud,2006), responsável pela 
obtenção do grafo a partir da rede geométrica e pelo framework FuzzyF (Bittencourt & 
Osório, 2002), o qual é utilizado na geração do atributo fuzzy. Foi necessária a correção do 
FuzzyF, pois o mesmo apresentou incoerências nos seus resultados quando comparados aos 
obtidos pelo uso da Fuzzy Logic Toolbox do Matlab (Silva, Viana Jr. & Almeida, 2005). A 
Figura 6 ilustra o diagrama de componentes da extensão desenvolvida. 
 
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Figura 6 – Diagrama de Componentes do RTIGIS4OpenJUMP 
 
3.1 Desenvolvimento do RTIGIS4OpenJUMP 
 
 Para cada funcionalidade adicionada ao OpenJUMP, foi criado um pacote que organiza 
as classes implementadas. O acoplamento destes pacotes à arquitetura do OpenJUMP se dá 
pela extensão de alguma das classes presentes nos pacotes PluginFramework ou 
CursorToolFramework. 
 O ambiente básico do SIG OpenJUMP não oferece suporte para a realização de análises 
de custo mínimo utilizando o modelo de rede geométrica. Assim, foi necessária a 
implementação de plugins e cursortools que permitissem realizar este tipo de análise. De 
modo sucinto, o processo consiste em obter, a partir da rede geométrica em estudo, um grafo 
(Bondy & Murty, 1976) que a represente. Este grafo é utilizado para encontrar o caminho 
mínimo entre dois pontos, origem e destino. Na teoria dos grafos, o problema do caminho 
mínimo consiste na minimização do custo de travessia de um grafo entre dois vértices. Este 
custo é dado pelo somatório dos pesos de cada aresta de um grafo valorado, percorrida entre 
um vértice de origem e um vértice de destino. 
 Neste trabalho, o atributo utilizado como peso em cada uma das arestas do grafo foi 
gerado por meio da inferência fuzzy sobre os dados de entrada referentes ao sistema viário em 
estudo. Por este motivo, diz-se que o caminho sugerido é o melhor caminho e não o menor 
caminho. Cabe ressaltar que o plugin desenvolvido também permite a sugestão do menor 
caminho, uma vez que é possível selecionar o atributo de comprimento do trecho para a 
análise, ao invés da ITT. Foi utilizado o algoritmo de Dijkstra (DIJKSTRA, 1959) para 
obtenção da árvore de custos mínimos. Este algoritmo deve ser usado apenas em grafos cujas 
arestas tenham peso maior ou igual a zero. Como o peso das arestas é um valor entre zero e 
dez (universo de discurso da variável ITT), o mesmo pode ser usado sem nenhum 
comprometimento dos resultados obtidos. Este algoritmo é implementado pela biblioteca 
JGraphT. A biblioteca Topology é utilizada para a criação do grafo a partir da rede 
geométrica. A extensão desenvolvida permite a escolha de trajetos tanto para locomoção de 
veículos quanto para locomoção de pedestres. Assim, os grafos obtidos podem ser 
direcionados, quando a sugestão for para deslocamento utilizando veículos, ou não-
direcionados, para pedestres. Isto significa que, para veículos, os sentidos das vias serão 
respeitados, o que não é necessário quando o deslocamento for realizado a pé. 
 As funcionalidades adicionadas ao OpenJUMP por meio do RTIGIS4OpenJUMP 
foram: 
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1. Configuração dos parâmetros de inicialização de tarefas: permite selecionar os 
dados referentes a uma tarefa criada, tais como a categoria de ambiente, a rede base 
e os atributos a serem utilizados nas outras funcionalidades; 
2. Configuração dos parâmetros de consulta: permite definir a rede que será 
considerada para a criação do grafo a ser percorrido pelo algoritmo de Dijkstra. 
Também são informados o tipo de locomoção, que pode ser veículo (grafo 
direcionado) ou pedestre (grafo não-direcionado), e o atributo a ser considerado. Se 
a locomoção for para pedestre, o atributo é automaticamente escolhido para 
“comprimento”; 
3. Toolbox RTIGIS: uma caixa de ferramentas suspensa onde estão localizados os 
botões para acesso às funcionalidades; 
4. Escolher Origem e Destino: este evento aguarda por dois cliques do mouse, ou seja, 
nos vértices de origem e destino. Então é traçado o caminho e mostrada uma tela de 
resumo do trajeto. Somente os vértices podem ser clicados, do contrário, o caminho 
não será sugerido; 
5. Recuperar Trajeto: esta funcionalidade permite recuperar a janela de resumo do 
trajeto de uma consulta já realizada anteriormente. 
6. Interditar/Desinterditar Trechos: esta ferramenta permite interditar ou desinterditar 
trechos na rede base, ou seja, aquela que será usada para geração do grafo a ser 
percorrido usando o Dijkstra. Quando executada, uma janela para controle dos 
trechos interditados é apresentada; 
7. Geração e atualização do atributo fuzzy: este plugin permite a geração da ITT em 
modo passo-a-passo, no qual o arquivo de entrada de dados pode ser escolhido, ou 
em modo automático, no qual a atualização do valor da ITT no respectivo horário é 
realizada sem intervenção do usuário. 
 Na modelagem da ferramenta foram utilizados alguns padrões a fim de facilitar o 
acoplamento ao OpenJUMP e a posterior extensão do modelo produzido. Dentre estes, pode 
ser observada a aplicação do padrão de projeto Façade (Gamma et. al., 2002) no plugin de 
geração e atualização das ITT. O objetivo foi permitir a fácil extensão do modelo proposto 
para o uso de outras técnicas da inteligência computacional na geração do atributo ITT, como 
por exemplo, Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos. Para a utilização de uma outra 
técnica, como os algoritmos genéticos, por exemplo, é necessária apenas a implementação do 
subsistema a partir de um ponto de extensão da interface RTIGISITTGeneration (Silva, 2006). 
 Baseada no plugin de análise do melhor caminho pelo uso da lógica fuzzy, foi 
desenvolvida uma outra funcionalidade que permite realizar a interdição e desinterdição de 
trechos de vias em tempo de execução. Assim, quando consultado o melhor caminho entre um 
ponto de origem e um ponto de destino, não serão considerados os trechos que estejam 
interditados. A interdição destes trechos pode ser causada devido a vários motivos, como por 
exemplo, a realização de obras, acidentes, ou alguma outra alteração na via que impeça a sua 
transposição. Seguindo a proposta do SIG em tempo real, que adquire os dados a partir do 
CCO da BHTrans, o(s) trecho(s) interditado(s) pode(m) ser informado(s) no arquivo que é 
transmitido até o computador onde o RTIGIS4OpenJUMP está sendo executado. 
 Na versão atual do SIG desenvolvido, a interdição dos trechos ocorre de modo manual. 
Entretanto, isso não inviabiliza que o mesmo seja utilizado como uma ferramenta que auxilie 
os engenheiros de tráfego no planejamento de manutenções no trânsito de uma determinada 
região. Pelo uso combinado das ferramentas de análise do melhor caminho e de interdição de 
trechos, podem ser realizadas várias consultas de melhores caminhos entre as origens e 
destinos e a interdição e desinterdiçao manual dos trechos, permitindo ser observados os 
caminhos alternativos sugeridos com base nos critérios qualitativos utilizados na geração das 
ITT. 
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 Este plugin é a base para uma próxima etapa do projeto GEOPROC, que tem como 
objetivo modelar e implementar um Simulador de Trânsito para micro-regiões, na qual 
propõe-se a criação de agentes de software que utilizem o plugin de análise do melhor 
caminho para deslocamento entre dois pontos da rede geométrica referente ao sistema viário e 
o plugin de interdição para criar situações nas quais trajetos alternativos se façam necessários. 
 
4. EXPERIMENTOS 
 
 Os experimentos realizados podem ser divididos em duas partes: a primeira apresenta a 
comparação dos resultados obtidos por meio da utilização da aplicação desenvolvida neste 
trabalho com os resultados obtidos na primeira etapa do projeto GEOPROC, pela utilização 
do SIG SPRING e geração manual das ITT. A segunda refere-se aos experimentosrealizados 
para validação das novas funcionalidades que foram agregadas ao OpenJUMP, além da 
geração automática da ITT. Para a avaliação do RTIGIS4OpenJUMP, foi construída uma 
tarefa no OpenJUMP utilizando a mesma rede geométrica e dados de entrada referentes ao 
hipercentro de Belo Horizonte-MG utilizados em Viana Jr. (2004). 
 
4.1 Comparação dos trajetos sugeridos 
 
 Na Figura 7 são apresentados os resultados obtidos para as consultas realizadas 
utilizando a ferramenta RTIGIS4OpenJUMP, desenvolvida e acoplada ao ambiente de SIG 
OpenJUMP. A consulta tem origem no cruzamento da Avenida do Contorno com Rua Ouro 
Preto e destino no cruzamento das ruas Bahia e Guaicurus. 
 
Figura 7 – Comparação de trajetos sugeridos 
 
 Como apresentado na legenda, a linha simples representa as sugestões do caminho de 
menor comprimento e também as sugestões dos melhores caminhos, considerando-se os 
valores das ITT para as faixas de horário de 15:15 às 15:45 e de 17:00 às 18:30 horas. A linha 
preta e pontilhada representa o melhor caminho sugerido na maioria das faixas de horários do 
dia. A linha cinza e tracejada apresenta a sugestão do melhor caminho para os horários entre 
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as 8:15 às 13:15 e das 14:30 às 15:00. Percebe-se que para este par de pontos de origem e de 
destino, há uma grande variação do fluxo de veículos da região por onde passam os trajetos 
sugeridos, e conseqüentemente, uma grande variação no valor das ITT. Entretanto, a 
utilização da abordagem aqui proposta, o SIG foi capaz de evitar a região onde tais variações 
são maiores ao longo do dia, isto é, a região da Av. do Contorno. Em apenas 10 faixas de 
horários das 53 totais foram sugeridos trajetos que passavam pelos estes trechos. Também é 
importante ressaltar que o caminho sugerido quando utilizado o atributo de Comprimento do 
Trecho, o que geralmente é feito nos SIG convencionais, passa pelos trechos que apresentam 
maior variação de fluxo, o que não pode ser considerada uma boa sugestão. 
 Por este experimento, foi validado o plugin para geração do melhor caminho entre dois 
pontos e também o plugin para geração e atualização automática da ITT, uma vez que os 
valores utilizados foram gerados pelo uso deste plugin e coincidiram completamente com os 
resultados obtidos anteriormente na primeira etapa do projeto GEOPROC, pela utilização do 
SIG SPRING e da Fuzzy Logic Toolbox do Matlab. 
 
4.2 Desempenho dos demais plugins 
 
 Estes experimentos tiveram como objetivo avaliar os plugins de interdição de trechos, 
de recuperação de roteiros e o plugin de aquisição, geração e atualização da ITT. Os 
resultados obtidos permitiram validar as funcionalidades desenvolvidas, seja do ponto de vista 
da exatidão dos resultados, bem como do desempenho da ferramenta utilizando outra rede 
geométrica diferente da original. 
 A Figura 8 ilustra um exemplo da utilização do plugin de interdição de trechos, no qual 
é apresentada a sugestão do melhor caminho baseado na consulta que tem origem no 
cruzamento da Rua Tupis com a Avenida Amazonas e destino no cruzamento das ruas 
Tamoios e Rio Grande do Sul. O melhor caminho sugerido utilizando como parâmetro os 
valores da ITT foi o mesmo para quaisquer das faixas de horários existentes na base de dados, 
e diferente do menor caminho, considerando-se o atributo de comprimento. 
 
a) b) 
Figura 8 - Caminhos sugeridos antes e após interdição de trechos 
 
 O experimento apresentado consistiu na interdição de um dos trechos da Avenida 
Olegário Maciel, por onde passa o melhor caminho sugerido. Como resultado, o melhor 
caminho sugerido utilizando o valor das ITT coincidiu com o menor caminho, sugerido com 
base no comprimento das vias. O item 8.a) apresenta a sugestão do melhor caminho antes da 
interdição e no item 8.b) é mostrado o trecho interditado e o melhor caminho alternativo após 
a interdição do trecho. 
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5. CONCLUSÃO 
 
 A avaliação realizada sobre a ferramenta desenvolvida apresentou resultados muito 
satisfatórios. Além de permitir a automatização de todo o processo para sugestão do melhor 
caminho em um SIG por meio do uso da lógica fuzzy e do modelo de rede, como proposto 
neste trabalho, o RTIGIS4OpenJUMP também permitiu a adição de novas funcionalidades 
que aumentaram a qualidade das análises realizadas. 
 Os experimentos realizados permitiram verificar a exatidão dos resultados na geração 
automática da ITT e como se esperava, das sugestões dos melhores caminhos obtidos quando 
comparados aos resultados do SIG desenvolvido no SPRING. 
 Também foram apresentadas novas análises, que se tornaram possíveis pelo uso dos 
plugins desenvolvidos, permitindo a utilização do SIG para outras finalidades, como por 
exemplo, as alterações de trajetos conseqüentes da interdição de trechos da área em estudo e a 
possibilidade de sugestão de trajetos também para pedestres. 
 
Agradecimentos 
 
 Os autores agradecem ao Laboratório de Sistemas Inteligentes do CEFET-MG pelo 
apoio de infra-estrutura e à BHTrans, Empresa de Transporte e Trânsito de Belo Horizonte, 
pela cessão de dados operacionais e descrição de técnicas procedimentos de medição de 
trânsito. O autor Gabriel da Silva agradece ao Conselho Nacional de Desenvolvimento 
Científico e Tecnológico - CNPq o apoio individual concedido e Paulo E. M. Almeida 
agradece o apoio financeiro da FAPEMIG ao projeto GEOPROC. 
 
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A Novell Approach to Path Planning in 
Geographical Information Systems using Fuzzy Inference Systems 
 
 
Abstract. Nowadays, the introduction of GIS routines as decision support tools is increasing 
the flexibility and complexity during geographical processes analysis. In this paper, the 
proposed approach is the use of geometrical networks combined with fuzzy logic models to 
find the best path inside of an urban road system. The better path is that offers shortest 
difficult of transposition, based on multiple qualitative criteria synthesized in an only 
numerical attribute produced by fuzzy inference. An integrated open source application was 
developed, which performs data acquisition, fuzzy attribute generation, and database update 
in an automatic way and in real-time, inside of an GIS environment. The model was 
developed under object-oriented programming paradigm and design patterns concepts, 
allowing for further extensions in the future. Besides that, a plug-in to interdict network 
arches during time execution was developed. 
 
Keywords: Intelligent Systems, Geographical Information Systems, Fuzzy Logic, Path 
Planning, Best Path. 
IX Encontro de Modelagem Computacional CEFET-MG e IPRJ/UERJ ISBN: 978-85-99836-02-6
	Gabriel da Silva – gabriel@lsi.cefetmg.br 
	Paulo Eduardo Maciel de Almeida – pema@lsi.cefetmg.br 
	Av. Amazonas, 7675 – Nova Gameleira – Belo Horizonte, MG, Brasil – CEP: 30510-000 
	Agradecimentos