Orientador: Fernando Antonio Campos Gomide / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-26T23:27:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Goncalves_RodrigoAlmeida_D.pdf: 3634564 bytes, checksum: c92a269067f39320e44bcd7ac7f1307a (MD5)
Previous issue date: 2000 / Resumo: Este trabalho apresenta abordagens baseadas em inteligência computacional para um problema de alocação de recursos humanos, mais especificamente, para a geração de escalas de trabalho para equipagens ferroviárias. Esta abordagem leva em consideração uma visão ampla do problema de gerenciamento de equipagens ferroviárias, onde questões que são normalmente negligenciadas na literatura, são avaliadas e levadas em consideração. Para que isto seja possível, foram desenvolvidos métodos de geração de escalas em dois paradigmas diferentes: o das escalas cíclicas e o das escalas individualizadas. Ambos os casos foram avaliados e testados, com dados reais, por especialistas de ferrovias do país através de um sistema computacional que implementa os algoritmos desenvolvidos.
Dentro do paradigma das escalas cíclicas, foram desenvolvidos dois métodos para criação de seqüenciais de tarefas: um baseado em algoritmos de busca e outro baseado em algoritmos genéticos. O seqüencial de tarefas é posteriormente utilizado para a criação de escalas através de um algoritmo de atribuição, baseado em programação matemática, que distribui as tarefas (os passos do seqüencial) levando em consideração o passado dos funcionários. Dentro do paradigma das escalas individualizadas, foram desenvolvidos métodos para a geração de escalas levando em consideração não só o passado mas também as necessidades individuais de cada funcionário, bem como as necessidades da empresa como treinamentos e exames médicos / Abstract: Crew management problems are highly important for many transportation systems such as airlines, railways and public bus transportation. Despite recent advances, scheduling methodologies and decision support systems still need improvement, especially their computational efficiency, practical feasibility and use. This thesis presents methods and algorithms based on computational intelligence for railways crew management. All developments presented take into account a global view of the crew management and problems often neglected in the literature are considered. To make it possible, we present methods based into two different paradigms. In the first of them, schedules are generated using crew rostering techniques and, in the other, crew schedules are created in a non-cyclic and more flexible approach. Computational results and experiences with actual data and real world situations are also reported. / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/260768 |
| Date | 26 July 2018 |
| Creators | Gonçalves, Rodrigo Almeida |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Gomide, Fernando Antonio Campos, 1951- |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | 104p. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0028 seconds