O nÃvel de serviÃo de uma empresa atacadista distribuidora pode ser medido pela frequÃncia e regularidade com que sua equipe de vendas atende os clientes. Mas como o sucesso no mercado tambÃm depende dos custos envolvidos, o planejamento adequado das sistemÃticas de atendimento à crÃtico. Aproveitando as similaridades entre essa situaÃÃo e o Problema de RoteirizaÃÃo PeriÃdica de VeÃculos (PRPV), foi proposta uma tÃcnica de resoluÃÃo deste problema. Para o PRPV, dado um horizonte de planejamento composto de vÃrios dias, clientes devem ter suas visitas alocadas aos dias conforme combinaÃÃes possÃveis ao mesmo tempo em que rotas sÃo geradas para cada dia, objetivando a reduÃÃo do custo total de atendimento nesse mesmo horizonte de planejamento. A tÃcnica proposta tambÃm foi adaptada para aplicaÃÃo no caso prÃtico de roteirizaÃÃo de uma equipe de vendas com horizonte de planejamento semanal e consiste em um algoritmo genÃtico para o qual foi desenvolvido um operador de cruzamento original. A tÃcnica foi validada com instÃncias da literatura para o PRPV e suas soluÃÃes para o caso prÃtico indicaram economias anuais significativas. / The service level of a wholesale distributor can be measured by the frequency and regularity with which its sales staff serves customers. But as the market success also depends on the costs involved, the proper planning of systematic servings is critical. Taking advantage of the similarities between this situation and the Periodic Vehicle Routing Problem (PVRP), a technique for solving the later was proposed. For the PVRP, given a planning horizon of several days, visits to customers must be assigned to possible days according to predefined schedule combinations at the same time as routes are generated for each day, aiming to reduce the total cost of serving in the same planning horizon. The proposed technique was also adapted to be applied to the practical case of routing a sales team within a weekly planning horizon and it consists of a genetic algorithm for which was developed an original crossover operator. The technique was validated with instances from the literature for the PVRP and its solutions for the case study indicated significant annual savings.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:52:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissRH.pdf: 983555 bytes, checksum: 2f6efc30e82bc4d5f60bb2893dd0bb3f (MD5) Previous issue date: 2004-12-16 / This research consists of the development of algorithms to solve the Periodic Vehicle Routing Problem (PVRP), wich has not received a great deal of attention in the O.R. literature. The objective of the PVRP is to elaborate a set of routes to attend to customers demand along a planning horizon. Each customer roquests that the visits occur in a combination predefined of days. Two heuristics were developed for the PVRP. In the first heuristic, three types of initial solution construction are used to attribute the customers to days. After that, visiting day combinations are changed in order to improvr the solution. The search process is controlled by an adaptative tabu heuristic from the literature which determines intensification and diversification actions, applied for each day in the period. The second heuristic incorporates a similar approach for the period as a whole. Computacional results show that this approach leads to good solution. / Esta pesquisa consiste no desenvolvimento de algoritmos para resolver o Problema de Roteamento de Veículos Periódico (PRPV), o qual tem sido pouco abordado na literatura de Pesquisa Operacional. O objetivo do PRVP é elaborar um conjunto de rotas para atender à demanda de cliente ao longo de um horizonte de planejamento. Cada cliente requer que as visitas aconteçam em uma combinação predefinida de dias. Foram desenvolvidas duas heurísticas para o PRPV, chamadas de VERSÃO 1 e VERSÃO 2. Na VERSÃO 1 são utilizados três tipos de construções iniciais para atribuir os clientes aos dias. Em seguida, são realizadas mudanças de combinações de dias de visitas na tentativa de melhorar a solução. O processo de busca por soluções é controlado por heurísitca tabu adaptativa da literatura que determina as ações de intensificação e diversificação, aplicado a cada dia do período. A VERSÃO 2 incorpora uma abordagem similar para o período como um todo. Resultados computacionais indicam que esta abordagem leva a soluções de boa qualidade.