Uma abordagem para o problema da optimização de rotas de veículos baseada em operadores genéticos
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2003 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0874-51612003000200006 |
Resumo: | A versão básica do Problema da Optimização de Rotas de Veículos consiste em determinar um conjunto de rotas a efectuar por uma frota de veículos, estacionada num depósito central, para servir um conjunto fixo de clientes, minimizando a distância total percorrida. O número de veículos e respectivas capacidades, as localizações e procuras dos clientes, bem como a localização do depósito são conhecidas. Este problema pertence à classe dos problemas NP-difíceis. Os poucos métodos exactos que foram desenvolvidos para o resolver são demasiado demorados e apenas exequíveis para a generalidade dos problemas de pequena dimensão (até cerca de 50 clientes). Assim, as abordagens mais comuns e eficientes baseiam-se em métodos heurísticos. Mais recentemente várias meta-heurísticas, principalmente baseadas em Pesquisa Tabu, têm sido desenvolvidas para o Problema da Optimização de Rotas de Veículos. Neste trabalho expõe-se um Algoritmo Genético para a versão básica do Problema de Optimização de Rotas de Veículos. Apresenta-se a forma como se adaptaram os operadores genéticos a este problema. Descreve-se o estudo computacional realizado, com um conjunto de problemas-teste conhecidos da literatura, e analisam-se os resultados obtidos. |
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Uma abordagem para o problema da optimização de rotas de veículos baseada em operadores genéticosVehicle Routing ProblemHeuristicsGenetic AlgorithmsA versão básica do Problema da Optimização de Rotas de Veículos consiste em determinar um conjunto de rotas a efectuar por uma frota de veículos, estacionada num depósito central, para servir um conjunto fixo de clientes, minimizando a distância total percorrida. O número de veículos e respectivas capacidades, as localizações e procuras dos clientes, bem como a localização do depósito são conhecidas. Este problema pertence à classe dos problemas NP-difíceis. Os poucos métodos exactos que foram desenvolvidos para o resolver são demasiado demorados e apenas exequíveis para a generalidade dos problemas de pequena dimensão (até cerca de 50 clientes). Assim, as abordagens mais comuns e eficientes baseiam-se em métodos heurísticos. Mais recentemente várias meta-heurísticas, principalmente baseadas em Pesquisa Tabu, têm sido desenvolvidas para o Problema da Optimização de Rotas de Veículos. Neste trabalho expõe-se um Algoritmo Genético para a versão básica do Problema de Optimização de Rotas de Veículos. Apresenta-se a forma como se adaptaram os operadores genéticos a este problema. Descreve-se o estudo computacional realizado, com um conjunto de problemas-teste conhecidos da literatura, e analisam-se os resultados obtidos.APDIO - Associação Portuguesa de Investigação Operacional2003-12-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articletext/htmlhttp://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0874-51612003000200006Investigação Operacional v.23 n.2 2003reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAPporhttp://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0874-51612003000200006Schütz,G.Pires,F. M.info:eu-repo/semantics/openAccess2024-02-06T17:14:04Zoai:scielo:S0874-51612003000200006Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T02:24:07.314689Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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