🚇 Otimização de Rotas Multimodais no Porto

Projeto de Computação Inspirada na Natureza | Universidade do Minho

Este projeto visa calcular, visualizar e otimizar rotas multimodais (Metro, Autocarro e Pedonal) na cidade do Porto. Utilizando algoritmos de teoria de grafos, a solução foca-se não apenas na rapidez, mas também na sustentabilidade ambiental.

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🎯 Objetivos e Algoritmos

O núcleo do projeto é um motor de busca de caminhos que implementa algoritmos de caminho mínimo (como Dijkstra e A*) sobre um grafo multimodal complexo.

O sistema resolve um problema de otimização bi-critério:

1. ⏳ Minimização do Tempo: Cálculo da rota mais rápida considerando tempos de espera e transbordos.
2. 🌱 Minimização da Pegada Ecológica: Cálculo baseado em dados reais de emissões de CO₂.

Dados de Sustentabilidade Utilizados

Para o cálculo de custos ambientais, foram utilizados os seguintes coeficientes baseados nos operadores locais:

• STCP (Autocarro): 109.9 gCO₂/P.km
• Metro do Porto: 40 gCO₂/P.km
• Mobilidade Suave: 0 gCO₂ (Caminhada)

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📂 Estrutura do Repositório

💻 Código Fonte

• code.ipynb: Interface Principal. Notebook interativo onde o utilizador define origem/destino e visualiza os mapas e as fronteiras de Pareto.
• func.py: Core Logic. Contém a construção do grafo multimodal, implementação dos algoritmos de otimização e funções de custo.
• dev.ipynb: Ambiente de desenvolvimento, validação de algoritmos e testes unitários.

📊 Dados e Recursos (/data)

• bus/: Dados GTFS da rede STCP.
• transit/: Dados da rede do Metro do Porto.
• walk/: Rede viária extraída do OpenStreetMap (via OSMnx).

📄 Documentação

• report.pdf: Relatório técnico detalhado com a análise teórica e resultados.
• manual.md: Manual de instruções para execução e testes.
• presentation.pdf: Slides de apresentação do projeto.

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👥 Autores

• [Guilherme Pinto] - [PG60225@alunos.uminho.pt]
• [Pedro Reis] - [PG59908@alunos.uminho.pt]
• [Luís Silva] - [PG60390@alunos.uminho.pt]
• [João Azevedo] - [PG61693@alunos.uminho.pt]

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⚙️ Instalação e Ambiente

Este projeto utiliza conda para gestão de dependências e bibliotecas geoespaciais (osmnx, geopandas, etc.).

1. Clonar o repositório:

   git clone https://github.com/Luismpso/CIN.git

2. Criar o ambiente virtual:

   conda env create -f env.yml

3. Ativar o ambiente:

   conda activate geo_opt_env

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📚 Referências e Dados

• Dados de Mobilidade: Porto Digital - Infraestruturas e Mobilidade
• Sustentabilidade: Metro do Porto e STCP
• Mapas de Fundo: OpenStreetMap

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📜 Licença

Este trabalho é de cariz estritamente académico. Universidade do Minho, Escola de Engenharia, Departamento de Informática.