SOUSA FILHO, C. A. C. Algoritmo genético para o problema de roteirização de veículos com frota heterogênea e coleta e entrega separadas: estudo de caso na Secretaria do Trabalho e Desenvolvimento Social do Estado do Ceará. 2014. 92 f. Dissertação (Mestrado em Logística e Pesquisa Operacional) – Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2014. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2015-04-08T18:59:56Z
No. of bitstreams: 1
2014_dis_cacsousafilho.pdf: 2227753 bytes, checksum: 9d7774224f5598e8429603f0ba8c03ef (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2015-04-24T11:33:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1
2014_dis_cacsousafilho.pdf: 2227753 bytes, checksum: 9d7774224f5598e8429603f0ba8c03ef (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-24T11:33:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1
2014_dis_cacsousafilho.pdf: 2227753 bytes, checksum: 9d7774224f5598e8429603f0ba8c03ef (MD5)
Previous issue date: 2014-07-31 / A concern of logistics management is the correct and efficient use of the available fleet. The central focus of fleet management is determining the routes that will be used in customer service and the efficient allocation of available resources (vehicles). The correct fleet management can generate a competitive advantage. There is a problem in the Operations Research dedicated to working this type of situation, the Vehicle Routing Problem (VRP). The VRP tries to generate the most economical route to efficient use of the available fleet. The case study discussed in this work was a particular situation VRP where there is a heterogeneous fleet and where the collections and deliveries of passengers are carried at separate times. To solve this problem we designed a Genetic Algorithm. Additionally, three different crossover operators were tested in the search for better results. At the end of the study, the Genetic Algorithm was capable of solving the problem in a short time and finding the most economical way to generate routes, using efficiently the fleet and fulfilling all requests. / Uma das preocupações da gestão logística é a correta e eficiente utilização da frota disponível. O foco central da gestão da frota está em determinar as rotas que serão utilizadas no atendimento aos clientes e a alocação eficiente dos recursos (veículos) disponíveis. A gestão correta da frota pode gerar um diferencial competitivo. Existe na Pesquisa Operacional um problema dedicado a trabalhar este tipo de situação, denominado Problema de Roteamento de Veículos (PRV). O PRV procura gerar a rota mais econômica com utilização eficiente da frota disponível. No estudo de caso, realizado neste trabalho, foi abordada uma situação particular do PRV onde há uma frota heterogênea e as coletas e entregas de passageiros são realizadas em momentos separados. Para a resolução deste problema foi desenvolvido e implementado um Algoritmo Genético (AG). Adicionalmente, três operadores de cruzamento diferentes foram testados na busca dos melhores resultados encontrados pelo AG. Ao final, o Algoritmo Genético conseguiu se mostrar capaz de resolver o problema em tempo hábil e de maneira a gerar rotas mais econômicas, utilizando eficientemente a frota e atendendo todas as solicitações.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufc.br:riufc/11602 |
Date | 31 July 2014 |
Creators | Sousa Filho, César Augusto Chaves e |
Contributors | Silva, José Lassance de Castro |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0024 seconds