O problema de roteamento de veículos é um dos problemas de otimização combinatória mais estudados nas últimas décadas. Neste trabalho, é estudada uma variante do problema de roteamento de veículos capacitado em que são considerados custos adicionais em viagens que cruzam fronteiras entre estados. Duas abordagens foram apresentadas para considerar tal característica: adicionar custos fixos às viagens de clientes de estados diferentes e adicionar custos que consideram a carga do veículo ao cruzar a fronteira e, para ambas, foram apresentados modelos matemáticos. Um solver comercial foi utilizado para resolver instâncias conhecidas da literatura e devido à resolução ter atingido o tempo máximo computacional para grande parte dos testes, uma Variable Neighborhood Descent com múltiplos inícios foi desenvolvida para a resolução do problema. Os múltiplos inícios são gerados perturbando a solução inicial gerada para a heurística. Como esperado, tanto para a resolução via modelagem quanto a resolução via heurística, considerar custos de fronteira proporcionais a carga apresentaram soluções de melhor qualidade. Essa nova proposta para abordar custos reais de fronteira abre novas possibilidades para considerar custos de fronteira fixos e proporcionais a carga concomitantemente para melhor representar aplicações reais. / The vehicle routing problem is one of the most studied combinatorial optimization problems in the last decades. In this paper, a variant of vehicle routing problem was studied in which the border costs was added to trips that cross borders. In order to consider such characteristic, two approaches were made: add fixed costs for the trips which clients are from different states and add costs that consider the amount of cargo in the vehicle when it crosses the border. In order to consider such characteristics, models were presented. Instances of literature were solved with a commercial solver and due to high computational time obtained from the exact method, a heuristic with Variable Neighborhood Descent as the local search in a multiple start environment was implemented. The multiple starts were generated making a perturbation in the initial solution obtained for the heuristic. As expected, approaching the problem considering the border cost proportional to the cargo in the vehicle presented better results. This study gives the first results for solving the vehicle routing problem considering real border costs and gives the possibility for solving the problem considering real fixed and proportional costs simultaneously in order to better represent real applications.

O problema de roteamento de veículos é um dos problemas de otimização combinatória mais estudados nas últimas décadas. Neste trabalho, é estudada uma variante do problema de roteamento de veículos capacitado em que são considerados custos adicionais em viagens que cruzam fronteiras entre estados. Duas abordagens foram apresentadas para considerar tal característica: adicionar custos fixos às viagens de clientes de estados diferentes e adicionar custos que consideram a carga do veículo ao cruzar a fronteira e, para ambas, foram apresentados modelos matemáticos. Um solver comercial foi utilizado para resolver instâncias conhecidas da literatura e devido à resolução ter atingido o tempo máximo computacional para grande parte dos testes, uma Variable Neighborhood Descent com múltiplos inícios foi desenvolvida para a resolução do problema. Os múltiplos inícios são gerados perturbando a solução inicial gerada para a heurística. Como esperado, tanto para a resolução via modelagem quanto a resolução via heurística, considerar custos de fronteira proporcionais a carga apresentaram soluções de melhor qualidade. Essa nova proposta para abordar custos reais de fronteira abre novas possibilidades para considerar custos de fronteira fixos e proporcionais a carga concomitantemente para melhor representar aplicações reais. / The vehicle routing problem is one of the most studied combinatorial optimization problems in the last decades. In this paper, a variant of vehicle routing problem was studied in which the border costs was added to trips that cross borders. In order to consider such characteristic, two approaches were made: add fixed costs for the trips which clients are from different states and add costs that consider the amount of cargo in the vehicle when it crosses the border. In order to consider such characteristics, models were presented. Instances of literature were solved with a commercial solver and due to high computational time obtained from the exact method, a heuristic with Variable Neighborhood Descent as the local search in a multiple start environment was implemented. The multiple starts were generated making a perturbation in the initial solution obtained for the heuristic. As expected, approaching the problem considering the border cost proportional to the cargo in the vehicle presented better results. This study gives the first results for solving the vehicle routing problem considering real border costs and gives the possibility for solving the problem considering real fixed and proportional costs simultaneously in order to better represent real applications.

Submitted by Nadir Basilio (nadirsb@uninove.br) on 2015-07-17T16:00:19Z No. of bitstreams: 1 Stanley Jefferson de Araujo Lima.pdf: 1500605 bytes, checksum: 2aec7d5c11c9781ce7f70eb2019c01f4 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-17T16:00:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Stanley Jefferson de Araujo Lima.pdf: 1500605 bytes, checksum: 2aec7d5c11c9781ce7f70eb2019c01f4 (MD5) Previous issue date: 2015-01-27 / In recent years, the Vehicle Routing Problem (VRP) has attracted an increasing attention from researchers due to the great difficulty of its solution and its presence in various practical situations. As consequence, there has been great effort to develop more robust, agile and flexible algorithms that can be modeled according to the scenario that describes the problem. The Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) is a version of VRP and consists in determining a set of routes to be followed by a fleet of homogeneous vehicles, which must serve a set of customers. The objective is to minimize the total cost of the routes subject to the following restrictions: i) routes must start and end in the same distribution center; ii) each customer must be visited once and its demand must be met in full by only one vehicle and iii) the sum of customers' demands included in a route cannot exceed the vehicle capacity. The CVRP belongs to the class of NP-hard problems, that is, problems whose the solution usually requires non-polynomial complexity time algorithms and because of this are usually resolved with the use of heuristic and metaheuristics algorithms. In this work, it was investigated the optimization of CVRP using Genetic Algorithm (GA) with alternative chromosome representations and heuristics. To this end, three strategies, each one employing a different model of chromosome representation for encoding solution in AG were proposed. In addition, the heuristics of Gillett and Miller to generate solutions that are included in the initial population of GA and Hill-climbing for refinement of GA solutions, after a number of generations without improvement, were adopted. In the performed experiments, the results obtained by the proposed strategies were compared with each other and also with the best results found in the literature for a set of known instances. These experiments showed that the proposed strategies provided good results with respect to quality of solutions well as the computational cost. In addition, it was possible to evaluate the viability of each employed chromosome representation and the contribution of the heuristics in the convergence process of GA. / Nos últimos anos o Problema de Roteamento de Veículos (PRV) tem atraído cada vez mais a atenção de pesquisadores devido à grande dificuldade de solução e sua presença em várias situações do cotidiano. Em decorrência disso, tem havido um grande esforço para desenvolver algoritmos cada vez mais robustos, ágeis e flexíveis e que possam ser modelados com base no cenário que descreve o problema. O Problema de Roteamento de Veículos Capacitado (PRVC) é uma versão do PRV e consiste em encontrar um conjunto de rotas a serem seguidas por uma frota de veículos homogêneos, os quais devem atender a um conjunto de clientes. O objetivo é minimizar o custo total das rotas respeitando as seguintes restrições: i) as rotas devem iniciar e terminar no mesmo centro de distribuição; ii) cada cliente deve ser visitado uma única vez e sua demanda deve ser atendida integralmente por apenas um veículo e iii) a soma das demandas dos clientes incluídos em uma rota não pode exceder a capacidade do veículo. Problemas desta natureza podem ser classificados como NP-Hard, ou seja, possuem ordem de complexidade não polinomial e normalmente são resolvidos com uso de algoritmos heurísticos e meta-heurísticos. Neste trabalho investigou-se a otimização do PRVC usando Algoritmo Genético (AG) com representações cromossômicas e heurísticas alternativas. Para tanto, foram propostas três estratégias, cada uma delas empregando um modelo diferente de representação cromossômica para codificação da solução no AG. Além disso, foram empregadas as heurísticas de Gillett e Miller para gerar soluções que são incluídas na população inicial do AG e Subida/Descida de Encosta para refinamento das soluções, após um certo número de gerações sem melhoria. Nos experimentos realizados, os resultados obtidos pelas estratégias propostas foram comparados entre si e também com os melhores resultados encontrados na literatura para um conjunto de instâncias conhecidas. Pode-se constatar, a partir desses experimentos, que as estratégias apresentaram bons resultados tanto no que tange a qualidade das soluções quanto ao tempo computacional dispendido. Em adição, foi possível avaliar a viabilidade de cada uma das representações cromossômicas empregadas, além da contribuição das heurísticas no processo de convergência do ag.

Submitted by Liliane Ferreira (ljuvencia30@gmail.com) on 2018-03-08T14:57:43Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Kamyla Maria Ferreira - 2018.pdf: 2406020 bytes, checksum: 87a4f31f5a394055dd9a84a1c7c73512 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-03-12T11:16:50Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Kamyla Maria Ferreira - 2018.pdf: 2406020 bytes, checksum: 87a4f31f5a394055dd9a84a1c7c73512 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-12T11:16:50Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Kamyla Maria Ferreira - 2018.pdf: 2406020 bytes, checksum: 87a4f31f5a394055dd9a84a1c7c73512 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-02-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This research deals with the resolution of problems that involve the location, routing, and packing decisions with focus on the location routing problem, capacitated vehicle routing problem with two-dimensional loading constraints, and location routing problem with two-dimensional loading constraints. For that, it is proposed a framework that reuses part of the algorithms, which are of a common domain, such that the development of the project is systematized. The objective of the framework is allowing the resolution of different variants of problems that integrate location, routing, and packing decisions without the need to replicate algorithms. As a proposal for an algorithm, it is developed a hybrid heuristic, which involves the cooperation between the simulated annealing and the artificial algae algorithm. The simulated annealing has four neighborhood operators, local search, and three procedures to diversify the solution. The artificial algae algorithm is combined with the skyline method in order to verify the feasibility of the two-dimensional packing constraints. Once the framework and heuristics have been codified, computational experiments are performed to test its performance, as well as comparisons are made with the most recent results published in the literature. The results show that the heuristic is competitive with other methods from the literature since it could obtain 36.25% solutions equal to the best ones reported in the literature of the location routing problem, besides the average GAP being 0.57%. For the vehicle routing problem with two-dimensional loading constraints, the heuristic could obtain 43.05% solutions equal to the best known in the literature, besides the average GAP being 3.33%. The results obtained for the location routing problem with twodimensional loading constraints were satisfactory. / Este trabalho trata da resolução de problemas que envolvem decisões de localização, roteamento e empacotamento com foco nos problemas de localização e roteamento, roteamento de veículos capacitado com restrições de empacotamento bidimensional, e localização e roteamento com restrições de empacotamento bidimensional. Para tanto, propõe-se um framework capaz de reutilizar parte dos algoritmos, que são de domínio comum, para que o desenvolvimento do projeto seja sistematizado. O objetivo é que o framework possibilite a resolução de diferentes variantes do problema que integram as decisões de localização, roteamento e empacotamento sem ter que replicar algoritmos. Como proposta de algoritmo, desenvolve-se uma heurística híbrida, a qual envolve a cooperação entre dois métodos, o recozimento simulado e o algoritmo artificial de algas. O recozimento simulado possui quatro operadores de vizinhança, procedimentos de busca local e três procedimentos para diversificar a solução. O algoritmo artificial de algas é combinado com a técnica Skyline para verificar as restrições de empacotamento bidimensional. A partir da codificação do framework e da heurística, experimentos computacionais foram realizados para testar o seu desempenho e comparar os resultados com os mais recentes da literatura. Os resultados indicam que a heurística é competitiva com os demais métodos da literatura, sendo possível obter 36,25% de soluções iguais às melhores reportadas na literatura do problema de localização e roteamento, além do GAP médio ter sido de 0,57%. No problema de roteamento de veículos com restrições de empacotamento bidimensional, a heurística obteve 43,05% soluções iguais às melhores conhecidas na literatura, além do GAP médio ter sido de 3,33%. Os resultados obtidos para o problema de localização e roteamento com restrições de empacotamento bidimensional foram satisfatórios.