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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:tede/1124 |
| Date | 27 January 2015 |
| Creators | Lima, Stanley Jefferson De Araujo |
| Contributors | Araújo, Sidnei Alves de, Schimit , Pedro Henrique Triguis, Pereira, Fabio Henrique, Junqueira, Leonardo, Silva Filho, Oscar Salviano |
| Publisher | Universidade Nove de Julho, Programa de Mestrado em Engenharia de Produção, UNINOVE, Brasil, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Uninove, instname:Universidade Nove de Julho, instacron:UNINOVE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 2551182063231974631, 600 |
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