Made available in DSpace on 2016-06-02T19:50:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4224.pdf: 4088163 bytes, checksum: f36f82cf58386b4174743eccaa446df4 (MD5) Previous issue date: 2011-02-12 / The number of successful applications that use optimization models has followed the evolution of the computers, as much in hardware, with more powerful machines, as in software, with more intelligent algorithms. Due to importance of the modeling as a decision support tool, much effort has been made to mathematically describe systems of interest and devise techniques for solving such models. This work presents a detailed description of the operations involved in production planning and control of the electrofused grain industry and proposes the use of exact and heuristic methods to support decisions in such activities, particularly in production scheduling. Several visits were made to companies in this sector and a case study was carried out one of these companies in order to formulate alternatives to increase productivity and improve customer service. Optimizing the production scheduling of electrofused grains is not a simple task mainly because of the scale of the equipment setup times, the diversity of the products, and the narrow orders due dates. Based on the case study, mixed linear programming models that combine known models of process selection and single-stage lot sizing were developed, and a constructive heuristic, local search variants, and a GRASP algorithm were proposed to solve one of the models. Computational results with a real instance and randomly generated instance sets show that the exact methods as well as the heuristics can produce as good or better production scheduling than the ones currently employed by the studied company / O número de aplicações bem sucedidas que utilizam modelos de otimização têm acompanhado a evolução dos computadores, tanto em hardware, com máquinas mais poderosas, como em software, com algoritmos mais inteligentes. Devido à importância da modelagem como ferramenta de apoio à tomada de decisão, muitos trabalhos que exploram formas de representação de problemas e técnicas de solução de modelos vêm sendo desenvolvidos. Este trabalho apresenta uma descrição detalhada das operações envolvidas no planejamento e controle da produção na indústria de grãos eletrofundidos e propõe o uso de modelos e métodos exatos e heurísticos para apoio à tomada de decisões nesta atividade, em particular, na programação da produção. Várias visitas foram realizadas a empresas do setor, e em uma dessas empresas foi empreendido um estudo de caso com o objetivo de formular alternativas para aumento da produtividade e a melhoria do nível de serviço aos clientes. Otimizar a programação da produção de grãos eletrofundidos não é uma tarefa simples, principalmente devido à grandeza dos tempos de preparação dos equipamentos, à diversidade de produtos e às limitações dos prazos de entrega da carteira de pedidos. Com base no estudo de caso, modelos de programação linear inteira mista que combinam modelos clássicos de seleção de processos e dimensionamento de lotes monoestágio foram desenvolvidos, e uma heurística construtiva, duas variantes de busca local, e um algoritmo GRASP foram propostos para resolver um dos modelos. Resultados computacionais com uma instância real e conjuntos de instâncias geradas aleatoriamente indicam que tanto os métodos exatos como heurísticos propostos são capazes de gerar programações da produção tão boas ou melhores do que as atualmente empregadas pela empresa estudada

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:52:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5761.pdf: 2593684 bytes, checksum: 000d3a163875f2beb7e15774305fbab2 (MD5) Previous issue date: 2014-02-18 / Financiadora de Estudos e Projetos / Many scheduling problems found in the literature are classified as NP-Hard, which means that the computational costs of the solutions within known exact mathematical methods can be very time consuming. In the case of partial outsourcing it is essential to consider the outsourcing decisions inside the scheduling problem to achieve optimal results from outsourcing. This project discusses the following issue: a single machine environment where the setup times are sequence-dependent and there is an outsourcing option. The goal is to determinate the set of jobs that will be outsourced and the production sequence of the jobs that will be performed inhouse, aiming to eliminate the total tardiness of all jobs, witch is a NP-Had problem. New approaches regarding meta-heuristics, like ACO (Ant Colony Optimization) show a new horizon for this kind of issues. The hybrid algorithm, including ACO and local search methods, reached the optimal values in 94,7% of the problems. / Diversos problemas de scheduling são classificados na literatura como NP-Difíceis, o que significa que os custos computacionais das soluções desenvolvidas usando métodos exatos conhecidos são muito altos para esses problemas. No caso da possibilidade de terceirização de parte das tarefas existentes se torna vital inserir essas decisões nos problemas de scheduling visando à obtenção de resultados ótimos para os objetivos de desempenho. O presente trabalho trata de um caso como esse: um ambiente de máquina única onde os tempos de setup são dependentes da sequência de execução das operações e com a possibilidade de terceirização. O objetivo é determinar a sequência de operações executadas no ambiente de máquina única e o conjunto de operações a serem terceirizadas de forma que nenhuma das ordens de serviço seja entregue com atraso e o custo de terceirização seja mínimo. A aplicação de meta-heurísticas, como o ACO (Ant Colony Optimization) abre um novo horizonte para o desenvolvimento de soluções para problemas este, classificado como NP-Difícil, sobretudo quando aplicadas em conjunto com métodos de busca local para o refinamento das soluções. Os resultados demontram que o algoritmo híbrido incluindo ACO e busca local, obteve resultados significativos, atingindo a resposta ótima em 94,7% dos problemas.

Orientador: Sérgio Azevedo de Oliveira / Banca: Rubén Augusto Romero Lazaro / Banca: Eduardo Nobuhiro Asada / Resumo: Neste trabalho foram implementados diversos agentes heuristicos construtivos, baseados no modelo híbrido linear, que fazem parte de um time assíncrono que tem como objetivo gerar configurações de boa qualidade para inicializar as metaheuríticas que resolvem o problema do planejamento da expansão da transmissão dos sistemas de energia elétrica. A teoria de times assíncronos foi aplicada para reunir as qualidades individuais dos métodos heurísticos, de uma maneira que, partindo de uma configuração base (sem adições) e utilizando um fluxo de dados cíclico, os agentes construtivos adicionassem circuitos a esta configuração de maneira sistemática e aleatória até que esta atenda as demandas de carga solicitadas pelo sistema elétrico em um horizonte futuro. Estas configurações foram então utilizadas por um algoritmo genético no intuito de validar a qualidade das mesmas. Os algoritmos foram implementados em Fortran, utilizando as rotinas de trocas de mensagens do LAM-MPI e simulados para sistemas teste de pequeno, médio e grande porte em ambiente de processamento distribuido. Os resultados comprovam que os times ass'ıncronos de vários metodos heurísticos são mais eficazes comparados com uma única heurística. / Abstract: In this study, it was implemented several constructive heuristic algorithms, based on hybrid linear model, which are part of a asynchronous team that aims to generate initial solutions with good quality for meta-heuristics that solve the transmission expansion planning problem of electric power systems. The theory of asynchronous team was applied to meet the individual qualities of each heuristic method, in a way that, starting from a base network configuration and using a cyclical flow of data, heuristic agents add circuits to is configuration in a systematic and random way until they meet the load demands requested by the electrical system on a future horizon. Then these configurations are utilized by a genetic algorithm in order to validate the quality of them. The algorithms were implemented in Fortran, using exchanging messages routines from LAM-MPI and simulated for small, medium and large size test-systems in distributed processing environment. The results show that the solutions obtained with asynchronous teams of several heuristic methods are more effective than the solutions with a single heuristic algorithm. / Mestre

The Vehicle Routing Problem has been around for more than 50 years and has been of major interest to the operations research community. The VRP pose a complex problem with major benefits for the industry. In every supply chain transportation occurs between customers and suppliers. In this thesis, we analyze the use of a multiple pheromone trial in using Ant Systems to solve the VRP. The goal is to find a reasonable solution for data environments of derivatives of the basic VRP. An adaptive object model approach is followed to allow for additional constraints and customizable cost functions. A parallel method is used to improve speed and traversing the solution space. The Ant System is applied to the local search operations as well as the data objects. The Tabu Search method is used in the local search part of the solution. The study succeeds in allowing for all of the key performance indicators, i.e. efficiency, effectiveness, alignment, agility and integration for an IT system, where the traditional research on a VRP algorithm only focuses on the first two. / Thesis (PhD)--University of Pretoria, 2010. / Industrial and Systems Engineering / unrestricted

O problema do caixeiro viajante (PCV) é um problema clássico de otimização que possui diversas variações, aplicações e instâncias. Encontrar a solução ótima para muitas instâncias desse problema é geralmente muito difícil devido o alto custo computacional. Vários métodos de otimização, conhecidos como meta-heurísticas (MHs), são capazes de encontrar boas soluções para o PCV. Muitos algoritmos baseados em diversas MHs têm sido propostos e investigados para diferentes variações do PCV. Como não existe um algoritmo universal que encontre a melhor solução para todas as instâncias de um problema, diferentes MHs podem prover a melhor solução para diferentes instâncias do PCV. Desse modo, a seleção a priori da MH que produza a melhor solução para uma dada instância é uma tarefa difícil. A pesquisa desenvolvida nesta tese investiga o uso de abordagens de meta-aprendizado para selecionar as MHs mais promissoras para novas instâncias de PCV. Essas abordagens induzem meta-modelos preditivos a partir do treinamento das técnicas de aprendizado de máquina em um conjunto de meta-dados. Cada meta-exemplo, em nosso conjunto de meta-dados, representa uma instância de PCV descrita por características (meta-atributos) do PCV e pelo desempenho das MHs (meta-atributo alvo) para essa instância. Os meta-modelos induzidos são usados para indicar os valores do meta-atributo alvo para novas instâncias do PCV. Vários experimentos foram realizados durante a investigação desta pesquisa e resultados importantes foram obtidos / The traveling salesman problem (TSP) is a classical optimization problem that has several variations, applications and instances. To find the optimal solution for many instances of this problem is usually a very hard task due to high computational cost. Various optimization methods, known as metaheuristics (MHs), are capable to generate good solutions for the TSP. Many algorithms based on different MHs have been proposed and investigated for different variations of the TSP. Different MHs can provide the best optimization solution for different TSP instances, since there is no a universal algorithm able to find the best solution for all instances. Thus, a priori selection of the MH that produces the best solution for a given instance is a hard task. The research developed in this thesis investigates the use of meta-learning approaches to select the most promising MHs for new TSP instances. These approaches induce predictive meta-models from the training of machine learning techniques on a set of meta-data. In our meta-data, each meta-example is a TSP instance described by problem characteristics (meta-features) and performance of MHs (target meta-features) for this instance. The induced meta-models are used to indicate the values of the target meta-feature for new TSP instances. During the investigation of this research, several experiments were performed and important results were obtained

Lorsque la vue, qui est un important moyen de communication, est altérée, alors l'acquisition de l'information s'en trouve modifiée, dégradée ou limitée. A l'ère du monde numérique, le Web regorge d'informations réparties sur différents sites et mises en forme par les développeurs et designers. De nombreuses pathologies visuelles peuvent entraîner des difficultés dans l'accès à ces informations. Au-delà même de ces informations, l'accès aux outils et services est lui aussi limité. Des difficultés dans la perception des couleurs, des taches dans le champ visuel ou un champ visuel réduit sont tout autant de sources de difficultés. Chaque personne a une vision qui lui est propre. Chez les personnes qui ont une basse vision, les pathologies donnent des évolutions spécifiques chez chacune d'entre elles. De plus les méthodes de compensation acquises sont différentes d'une personne à l'autre. Des outils d'assistance existent depuis de nombreuses années et tentent de répondre aux besoins des personnes ayant une basse vision en proposant des adaptations visuelles. Les principales limites de ces outils résident notamment dans le fait qu'ils ne sont pas en capacité de prendre en compte les besoins très spécifiques de chaque personne. Ces travaux de recherche se concentrent donc autour de l'analyse des besoins réels des utilisateurs et de l'élaboration d'une nouvelle approche qui se base sur les préférences personnelles de l'utilisateur. L'objectif final est d'automatiser la transformation des pages Web en fonction des préférences propres à un utilisateur pendant qu'il navigue sur le Web. Divers algorithmes ont été utilisés, notamment des algorithmes évolutionnaires, afin de réaliser des compromis entre les préférences de l'utilisateur et l'apparence originale de la page Web. La thèse développe de manière approfondie les principaux problèmes touchant les personnes en situation de basse vision et des éléments sur les modèles de couleurs et de contrastes. Puis elle présente un langage de modélisation des préférences basé sur la logique, une modélisation du problème comme un problème d'optimisation, des algorithmes de résolution, un démonstrateur, et des expérimentations sur des pages Web réelles. / When the sight, which is the main communication way, is altered, then the information acquisition process is also modified, degraded or limited. In today's digital world, the Web is a wealth of information organized by designers and developers and available on different Websites. Many visual pathologies can lead to difficulties in accessing this information. Beyond this information, the access to the different tools and services is also affected. Difficulties in color perception, cloud-like white patches or dark areas in a visual field, or a reduced visual field are all sources of difficulties. Each person has a particular vision. Several persons with the same pathology may even have different visions. Several assistive tools have been proposed that apply visual adaptation, trying to meet the needs of people with low vision. Main limits of these tools are mainly the unability of taking into account the very specific needs of each person. These research works are focused on the real user's needs analysis and on making a new approach based on the personal user's preferences. The final target consists in automatizing the Web page transformation according to the specific preferences of a particular user. This transformation occurs along the navigation from page to page. Different algorithms have been used, especially evolutionary algorithms, in order to make tradeoffs between the user's preferences and the original appearance of the page. The thesis further develops main problems encountered by people with low vision and some notions on color models and contrast relations. After that, we present a preference modeling language based on logics, a modeling of the problem as an optimization problem, some resolution algorithms, a tool and experiments on several real Web pages.

Généralement, les problèmes de conception de réseaux consistent à sélectionner les arcs et les sommets d’un graphe G de sorte que la fonction coût est optimisée et l’ensemble de contraintes impliquant les liens et les sommets dans G sont respectées. Une modification dans le critère d’optimisation et/ou dans l’ensemble de contraintes mène à une nouvelle représentation d’un problème différent. Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de conception d’infrastructure de réseaux maillés sans fil (WMN- Wireless Mesh Network en Anglais) où nous montrons que la conception de tels réseaux se transforme d’un problème d’optimisation standard (la fonction coût est optimisée) à un problème d’optimisation à plusieurs objectifs, pour tenir en compte de nombreux aspects, souvent contradictoires, mais néanmoins incontournables dans la réalité. Cette thèse, composée de trois volets, propose de nouveaux modèles et algorithmes pour la conception de WMNs où rien n’est connu à l’ avance. Le premiervolet est consacré à l’optimisation simultanée de deux objectifs équitablement importants : le coût et la performance du réseau en termes de débit. Trois modèles bi-objectifs qui se différent principalement par l’approche utilisée pour maximiser la performance du réseau sont proposés, résolus et comparés. Le deuxième volet traite le problème de placement de passerelles vu son impact sur la performance et l’extensibilité du réseau. La notion de contraintes de sauts (hop constraints) est introduite dans la conception du réseau pour limiter le délai de transmission. Un nouvel algorithme basé sur une approche de groupage est proposé afin de trouver les positions stratégiques des passerelles qui favorisent l’extensibilité du réseau et augmentent sa performance sans augmenter considérablement le coût total de son installation. Le dernier volet adresse le problème de fiabilité du réseau dans la présence de pannes simples. Prévoir l’installation des composants redondants lors de la phase de conception peut garantir des communications fiables, mais au détriment du coût et de la performance du réseau. Un nouvel algorithme, basé sur l’approche théorique de décomposition en oreilles afin d’installer le minimum nombre de routeurs additionnels pour tolérer les pannes simples, est développé. Afin de résoudre les modèles proposés pour des réseaux de taille réelle, un algorithme évolutionnaire (méta-heuristique), inspiré de la nature, est développé. Finalement, les méthodes et modèles proposés on été évalués par des simulations empiriques et d’événements discrets. / Generally, network design problems consist of selecting links and vertices of a graph G so that a cost function is optimized and all constraints involving links and the vertices in G are met. A change in the criterion of optimization and/or the set of constraints leads to a new representation of a different problem. In this thesis, we consider the problem of designing infrastructure Wireless Mesh Networks (WMNs) where we show that the design of such networks becomes an optimization problem with multiple objectives instead of a standard optimization problem (a cost function is optimized) to take into account many aspects, often contradictory, but nevertheless essential in the reality. This thesis, composed of three parts, introduces new models and algorithms for designing WMNs from scratch. The first part is devoted to the simultaneous optimization of two equally important objectives: cost and network performance in terms of throughput. Three bi-objective models which differ mainly by the approach used to maximize network performance are proposed, solved and compared. The second part deals with the problem of gateways placement, given its impact on network performance and scalability. The concept of hop constraints is introduced into the network design to reduce the transmission delay. A novel algorithm based on a clustering approach is also proposed to find the strategic positions of gateways that support network scalability and increase its performance without significantly increasing the cost of installation. The final section addresses the problem of reliability in the presence of single failures. Allowing the installation of redundant components in the design phase can ensure reliable communications, but at the expense of cost and network performance. A new algorithm is developed based on the theoretical approach of "ear decomposition" to install the minimum number of additional routers to tolerate single failures. In order to solve the proposed models for real-size networks, an evolutionary algorithm (meta-heuristics), inspired from nature, is developed. Finally, the proposed models and methods have been evaluated through empirical and discrete events based simulations.

[pt] Esta dissertação apresenta novos algoritmos aproximados e uma abordagem exata para a resolução de um problema de correspondência inexata de grafos. O problema considerado é o de correspondência entre um grafo representando um modelo genérico e outro representando dados a serem reconhecidos. Assumi-se que o grafo dos dados possui mais vértices que o do modelo. A motivação para o estudo desse problema vem de problemas de reconhecimento de cenas, que consistem na caracterização dos objetos envolvidos em uma determinada cena, assim como das relações existentes entre eles. Uma aplicação para este problema na área de reconhecimento de imagens médicas é a de efetuar-se o reconhecimento de estruturas 3D do cérebro humano, a partir de imagens obtidas por ressonância magnética. Tais imagens são previamente processadas por algum método de segmentação automática e o processo de reconhecimento consiste na busca da correspondência estrutural entre a imagem e um modelo genérico, tipicamente definido como um atlas de imagens médicas. Foram propostos novos algoritmos aproximados, tais como um algoritmo construtivo guloso aleatorizado, um procedimento de reconexão de caminhos e um GRASP que combina estes com uma técnica de busca local. Além disso, foi proposta uma formulação original do problema como um problema de programação linear inteira, que permitiu a resolução de algumas instâncias de forma exata. / [en] This dissertation presents new approximation algorithms and an exact approach to the solution of an inexact graph matching problem. The problem consists in finding the best match between a generic model graph and a graph representing an image, the latter with more nodes than the former. The motivation for studying this problem comes from a scene recognition problem, which consists in characterizing objects involved in a given scene and the relationships between them. An application of this problem appears in the analysis of medical images and consists in recognizing 3-dimensional structures in the human brain using images obtained by magnetic resonance. Such images must be previously processed by an automatic segmentation method and the recognition process consists in the search of an structural matching between the image and a generic model, typically defined as an atlas of medical images. New heuristics are proposed, such as a greedy randomized construction algorithm, a path relinking procedure and a GRASP heuristic that combines them with a local search technique. Furthermore, an original integer formulation of the problem based on integer multicommodity flows is proposed, which makes possible the exact solution of medium- sized instances.

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] O problema de roteamento de veículos escolares, do inglês School Bus Routing Problem (SBRP), trata de planejar as rotas de uma frota de veículos para locomover os alunos dos pontos de embarque até suas respectivas escolas. O SBRP é um caso especial do problema de roteamento de veículos, do inglês Vehicle Routing Problem (VRP) e é conhecido por ser um problema NP-difícil. A maior parte da literatura referente ao SBRP se concentra, principalmente, em modelos matemáticos para resolver o problema de roteamento aplicando restrições da vida real. Já em relação à geocodificação dos endereços das escolas e alunos, bem como a busca de distâncias e tempos de deslocamentos reais, estas também são pontos de vital importância, visto que as distâncias reais se diferem da euclidiana e geodésica principalmente em áreas rurais, região de estudo deste trabalho. Neste contexto, uma metodologia é proposta para o problema, junto com um protótipo para automatizar os procedimentos necessários para à obtenção de informações, cuja a aplicação, a partir de um cenário real no contexto brasileiro, é apresentada e dividida em oito fases: definir abrangência, geocodificar o endereço de escolas, alunos e pontos de embarque, definir as características, calcular a distância e o tempo de percurso, montar o banco de dados georreferenciado e de veículos, aplicar uma ferramenta para a obtenção das rotas, geoespacilizar as rotas e elaborar diagnóstico. A proposta é testada aplicando uma ferramenta para a obtenção das rotas que utiliza a meta-heurística Adaptative Large Neighborhood Search (ALNS) para resolver instâncias do VRP. Desta forma, uma das contribuições do estudo consiste no georreferenciamento das unidades escolares estaduais, estando as informações presentes na plataforma do Google Maps para visualização do público. No estudo são localizados e roteados 150 alunos de 7 unidades escolares da cidade de Nova Friburgo. O resultado apresenta valores consistentes e satisfatórios, demonstrando economia média de 41,62 por cento nos custos praticados nas rotas. / [en] The School Bus Routing Problem (SBRP) deals with planning the routes of a fleet of vehicles to move the students from boarding points to their respective schools. The SBRP is a special case of Vehicle Routing Problem (VRP) and is known to be an NP-hard problem. Most of the SBRP literature focuses, mainly, on mathematical models to solve the routing problem by applying real-life restrictions. Regarding the geocoding of the addresses of schools and students, as well as the search for distances and times of real displacements, are also points of vital importance, since the actual distances differ from the euclidean and geodesic ones mainly in rural areas, study region this work. In this context, a methodology is proposed for the problem, along with a prototype to automate the procedures required to obtain information, whose application, based on a real scenario in the Brazilian context is presented, divided into eight phases: to define scope, to geocode the address of schools, student and boarding points, to define the characteristics, to calculate the distance and travel time, to set the georeferenced database and vehicles, to apply a tool to obtain the routes, to geospatialize the routes and elaborate diagnosis. The proposal is tested by applying a tool to obtain routes using the Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) meta-heuristic to solve VRP instances. Thus, one of the contributions of the study consists in the georeferencing of the state school units, with the information present in the Google Maps platform for public viewing. In the study, 150 students from 7 school units in the city of Nova Friburgo were located. The result presents consistent and satisfactory values, demonstrating savings of 41.62 percent in the costs practiced on th routes.