O tráfego intenso de veículos é um dos principais transtornos nas grandes metrópoles, e no Brasil, onde as autoridades competentes não capacitaram as redes viárias, a superlotação no trânsito causa ainda mais entraves. As aplicações das técnicas de inteligência computacional no trânsito são muito amplas, com destaque para os semáforos inteligentes. Para o projeto de semáforos inteligentes, este trabalho propõe o emprego da Lógica Fuzzy, mas tem como objetivo principal a geração automática de sistemas Fuzzy. Para a realização desse objetivo, foi empregado o software de simulação de tráfego SUMO, que permitiu a elaboração de três cenários de cruzamentos controlados por semáforos. Nesses cenários foram avaliados o desempenho dos tráfegos a partir de diferentes ajustes nas funções de pertinência e no conjunto de regras do sistema Fuzzy que controla os semáforos, sendo que esses ajustes foram efetuados pelos algoritmos AG (Algoritmo Genético) e PSO (Particle Swarm Optimization). Quando comparado o desempenho do tráfego com semáforos controlados por Fuzzy e Fuzzy otimizado, tem-se melhorias importantes nas variáveis de trânsito analisadas, como tempo de espera e tamanho da fila de carros. Assim, este trabalho evidencia a importância de se empregar modelos Fuzzy evolucionários na otimização de parâmetros.
