Avaliação do Desempenho do Veículo/Motorista Usando Algoritmos Genéticos

A simulação é frequentemente utilizada para entender a resposta direcional do veículo. Além disso, há um consenso amplo de que, dado um conjunto adequado de parâmetros que modelam o veículo e a superfície na qual ele dirige, é razoável simular um veículo específico com o objetivo de entender e talvez melhorar seu desempenho. Este não é o caso do sistema veículo/motorista. Em vez disso, em termos de um veículo e motorista específicos, as simulações fornecem resultados interessantes, mas não particularmente confiáveis, devido à variabilidade rotineira da parte humana do sistema. Os algoritmos genéticos e seus derivados são algoritmos cuja forma é inspirada na teoria biológica da evolução. Este artigo sugere que os algoritmos genéticos podem ser úteis para avaliar certos aspectos importantes do desempenho do veículo/motorista. Apoia essa sugestão com um exemplo que tenta responder a esta pergunta: Qual é o melhor que um sistema veículo/motorista poderia fazer no chamado curso curto da Consumer Union? O exemplo é desafiador porque a estratégia que o motorista utiliza para percorrer o curso afeta o resultado. A solução baseada em algoritmos genéticos para este problema de exemplo fornece evidências de que a técnica é promissora. O artigo conclui com especulações sobre o potencial de aplicação de algoritmos genéticos em um conjunto de circunstâncias muito menos restritas, incluindo a determinação da possibilidade de capotamento não acionado em uma superfície lisa.