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Previous issue date: 2017-03-28 / The vehicle routing problem is critical when it comes to company logistics and the administration of public resources. This work proposes a hybrid approach to solve the Vehicle Routing Problem with Time Window (VRPTW). In order to evaluate this new approach, a case study was proposed with the goal to establish the school meal delivery routes in the public school system of Manaus city, Brazil. Particularly, the optimized solution (route) should minimize the distance traveled by the delivery vehicle, taking into account both capacity and time window constraints. In addition, the proposed approach is the global-local kind and it was named global-local-g method. In the global search, the metaheuristic simulated annealing (SA) is combined with a new technique to generate neighbors, named neighbors‟ generation per quadrant. In contrast, the main purpose of the local search is the refinement of all solutions found by the global search. For this reason, the A* algorithm is combined with a new heuristic, called as heuristic of the next step. It is worth noticed that the main difference between the approach presented here to others in the literature is the local optimization. In this new approach, all solutions from the global method are optimized through local searches. In similar works, the distances between the nodes of interest (i.e., schools) are already pre-calculated in terms of the Euclidean distance between these nodes. However, in this work, the distance between the nodes is calculated at run time and it takes into account the distance from the actual streets, i.e., it considers the route distance between streets in a map. In the global search, the SA method combined with the neighbors‟ generation per quadrant produces all solutions, which are formed by a sequence of the nodes of interest. Then, using the street distances, window time restrictions, and the vehicle capacity, all node clusters are defined. Thus, within each cluster, the path traveled through local searches is optimized by the A* algorithm combined with the heuristic of the next step. Experimental results with the proposed approach presented prominent results in comparison to the other existing ones regarding run time and distance traveled. / O problema de roteamento de veículos é importante quando falamos de logística, tanto da logística de uma empresa quanto da administração dos recursos públicos. Esta dissertação propõe uma abordagem híbrida para resolver o Problema de Roteamento de Veículos com Janela de tempo (VRPTW). Para avaliar esta nova abordagem, um estudo de caso foi proposto com o objetivo de determinar as rotas de entrega de merenda escolar na rede pública de ensino da cidade de Manaus – Amazonas, Brasil. A solução otimizada deve minimizar a distância percorrida pelo veículo de entrega, atendendo as restrições de capacidade e de janela de tempo. A abordagem apresentada é do tipo global local e foi denominada de método global-local-g. Onde, na busca global utiliza-se a meta-heurística recozimento simulado com uma nova técnica de geração de vizinhos, denominada geração de vizinhos por quadrante. A busca local tem a finalidade de refinar todas as soluções encontradas pela busca global. Para isso utilizou-se o algoritmo de busca A* em conjunto com uma nova heurística, denominada heurística do passo seguinte. A grande diferença entre a abordagem apresentada e outras encontradas na literatura é que nesta nova abordagem toda a solução encontrada pelo método global é otimizada através de buscas locais. Na literatura, em trabalhos semelhantes, as distâncias entre os nodos de interesse, nesse caso as escolas, já são pré-calculadas ou expressas em termos da distância Euclidiana entre esses nodos. Na dissertação ora apresentada, os cálculos de distância entre os nodos são realizados em tempo de execução e levam em conta a distância de logradouro (distância que considera o percurso das ruas em um mapa). Na busca global, o método recozimento simulado, utilizando o método geração de vizinhos por quadrante, gera soluções formadas por uma sequência contendo os nodos de interesse. Utilizando então, a distância de logradouro e as restrições da janela de tempo e de capacidade dos veículos, são definidos agrupamentos de nodos. Em seguida, dentro de cada um dos agrupamentos, otimiza-se o percurso percorrido através de buscas locais, algoritmo A* com a heurística do passo seguinte. Os resultados obtidos são comparados com outras abordagens apresentadas no trabalho. Essas comparações levam em consideração o tempo computacional e a distância total percorrida. A abordagem desenvolvida apresentou resultados relevantes em comparação com as outras abordagens, tanto em tempo de execução, quanto em distância percorrida.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/5758 |
| Date | 28 March 2017 |
| Creators | Lima Neto, Manoel Sarmento, 92-99198-3323 |
| Contributors | ppgee@ufam.edu.br, Costa Filho, Cícero Ferreira Fernandes, Costa, Marly Guimarães Fernandes |
| Publisher | Universidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, UFAM, Brasil, Faculdade de Tecnologia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -161377036298529205, 600, 500, -5930111888266832212 |
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