Esta tese apresenta um estudo sobre modelagem computacional onde são aplicadas meta-heurísticas de otimização na solução de problemas inversos de transferência radiativa em meios unidimensionais com albedo dependente da variável óptica, e meios unidimensionais de duas camadas onde o problema inverso é tratado como um problema de otimização. O trabalho aplica uma meta-heurística baseada em comportamentos da natureza conhecida como algoritmo dos vagalumes. Inicialmente, foram feitos estudos comparativos de desempenho com dois outros algoritmos estocásticos clássicos. Os resultados encontrados indicaram que a escolha do algoritmo dos vagalumes era apropriada. Em seguida, foram propostas outras estratégias que foram inseridas no algoritmo dos vagalumes canônico. Foi proposto um caso onde se testou e investigou todas as potenciais estratégias. As que apresentaram os melhores resultados foram, então, testadas em mais dois casos distintos. Todos os três casos testados foram em um ambiente de uma camada, com albedo de espalhamento dependente da posição espacial. As estratégias que apresentaram os resultados mais competitivos foram testadas em um meio de duas camadas. Para este novo cenário foram propostos cinco novos casos de testes. Os resultados obtidos, pelas novas variantes do algoritmo dos vagalumes, foram criticamente analisados. / This thesis presents a study on computational modeling where optimization metaheuristics are applied to the solution of inverse radiative transfer problems in heterogeneous media: in one-layer media with space-dependent single scattering albedo, and two-layer media, where the inverse problem is formulated as an optimization problem. It is applied a metaheuristic based on the natural behavior of fireflies, known as the firefly algorithm. Initially, comparative studies of performance were made with two other classic stochastic algorithms. The results indicated that the choice of the firefly algorithm was appropriate. Then, it was proposed other strategies that have been inserted into the original firefly algorithm. A first case was proposed where all the strategies were investigated and tested. The strategies with the best results were investigated in other two different cases. All the three proposed cases involved one-layer media with space-dependent scattering albedo. The strategies have been tested and evaluated, and those which presented the best competitive results were then implemented for radiative problems in two-layer media. For this new scenario five test cases were investigated, and the results obtained with the new strategies developed in this work were critically analyzed.

Esta pesquisa trata da aplicação de meta-heurísticas baseadas em busca em vizinhança variável em problemas de operação de transportes. Desta forma, buscou-se encontrar problemas complexos durante a operação de sistemas de transportes, nas grandes cidades, que possam ser resolvidos com a aplicação de meta-heurística baseada em busca em vizinhança variável. Este trabalho aborda dois diferentes problemas de planejamento e operação de transportes. O primeiro problema abordado neste trabalho é o Problema de Programação da Tabela de Horários, de Veículos e de Tripulantes de Ônibus, no qual as viagens que comporão a tabela de horários, os veículos que executarão as viagens e as tripulações que operarão os veículos são alocadas simultaneamente e de maneira integrada. O segundo problema a ser abordado é o problema de distribuição física, o qual envolve o agrupamento e a alocação de entregas a uma frota de veículos visando minimizar o frete total. Uma abordagem para a modelagem matemática deste problema é modelar como um problema de bin-packing, com bins de tamanho variável unidimensional (do inglês Variable Sized Bin-Packing Problem - VSBPP), ou seja, uma generalização do tradicional problema de bin-packing no qual bins (veículos) de diferentes capacidades e custos estão disponíveis para a alocação de um conjunto de objetos (cargas), de modo que o custo total dos bins (veículos) utilizados seja mínimo. A outra abordagem proposta para o problema de distribuição física é modelar o problema como um problema de bin-packing, com bins de tamanho variável bidimensional (do inglês Bidimensional Variable Sized Bin-Packing Problem BiD-VSBPP). Assim sendo, trata-se de uma expansão do problema de bin-packing com bins de tamanho variável unidimensional (VSBPP), no qual bins (veículos) de diferentes capacidades (capacidade volumétrica e capacidade de carga) e custos estão disponíveis para a alocação de um conjunto de objetos (cargas), os quais possuem as dimensões peso e volume, de modo que o custo total dos bins (veículos) utilizados seja mínimo. Durante a realização deste trabalho, foi desenvolvido um programa computacional em C++, o qual implementa a meta-heurística Busca em Vizinhança Variável (VNS) e duas meta-heurísticas baseadas em VNS. São apresentados resultados de experimentos computacionais com dados reais e dados benchmarking. Os resultados obtidos comprovam a eficácia das meta-heurísticas propostas. / This work approaches variable neighborhood search meta-heuristic applicate on transport operation problems. This way, we sought find complex transport operation problems in large cities that can be solved with the variable neighborhood search meta-heuristic application. This work approaches two different transport planning and operation problems. The first problem approached in this paper is the Bus Timetable Vehicle Crew Scheduling Problem, in which timetabling, bus and crew schedules are simultaneously determined in an integrated approach. The second problem to be approached is the physical distribution problem which comprises grouping and assigning deliveries to a heterogeneous fleet of vehicles aiming to minimize the total freight cost. The problem can be mathematical modeled as one-dimensional Variable Sized Bin-Packing Problem (VSBPP), a generalization of the traditional bin-packing problem, in which bins (vehicles) with different sizes and costs are available for the assignment of the objects (deliveries) such that the total cost of the used bins (vehicles) is minimized. Another proposed approach to the problem of physical distribution is model as two dimensional Variable Sized Bin-Packing Problem (BiD-VSBPP). Therefore, it is an expansion of the bin-packing problem with bins variable-length-dimensional (VSBPP), in which bins (vehicle) of different capacity (capacity and load carrying capacity) and costs are available for allocation a set of objects (loads), which have the dimensions weight and volume, so that minimized the total cost of bins (vehicle). In this work, was developed a C++ software implemented, which was implemented a meta-heuristic Variable Neighborhood Search (VNS) and two others meta-heuristics based on VNS. Computational results for real-world problems and benchmarking problems are presented, showing the effectiveness of these proposed meta-heuristics.

[pt] Esta dissertação apresenta o estudo de um método para o planejamento operacional da distribuição de granéis líquidos, que visa à otimização dos recursos corporativos e a redução de custos operacionais. Iniciando pelo conceito da gestão do conhecimento, procura-se extrair as melhores práticas da empresa através da experiência dos seus profissionais. Todas as informações obtidas são estruturadas e organizadas em um sistema de apoio a decisão (SAD), a fim de montar uma base de conhecimento para suportar e assistir os processos de negócio relacionados à distribuição: previsão de demanda, programação de abastecimentos e roteirização de veículos. Baseado em pesquisas bibliográficas fundamentadas em disciplinas relacionadas à análise dos processos supra descritos e, principalmente, no conhecimento adquirido na própria empresa, são sugeridas soluções heurísticas para os problemas de planejamento da distribuição. Com o objetivo de validar a utilização deste método, é apresentado um estudo de caso realizado em uma empresa distribuidora de GLP (Gás Liquefeito de Petróleo), comparando os resultados obtidos antes e depois da sua aplicação. Os indicadores de desempenho adotados pela mesma apresentam os benefícios e valores agregados, ratificando a eficiência do referido método. / [en] This dissertation presents the study of a method for the operational distribution planning of liquid bulks, that aims the optimization of the corporate resources and the operational cost reduction. Starting by the concept of the knowledge management, it pursuits to extract the company`s best practices through the experience of its professionals. All the information obtained are structured and organized in a support decision system (SAD), in order to build a knowledge base to support and to assist the business processes related with the distribution: demand forecast, supply programming and vehicle routing. Based on bibliography researches well-founded in disciplines related with the analysis of the processes described above and, specially, from the knowledge gained in the company, heuristics solutions are proposed for the distribution planning problems. With the purpose of validating this method utilization, it is presented a study case in a LPG distribution company (liquid petroleum gas), comparing the results achieved before and after its application. The key performance indicators adopted present benefits and add values, ratifying the efficiency of the method above mentioned.