Um algoritmo genÃtico aplicado no problema da roteirizaÃÃo periÃdica de veÃculos com caso prÃtico.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Felipe Pinheiro Bezerra
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC
Texto Completo: http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=8400
Resumo: O nÃvel de serviÃo de uma empresa atacadista distribuidora pode ser medido pela frequÃncia e regularidade com que sua equipe de vendas atende os clientes. Mas como o sucesso no mercado tambÃm depende dos custos envolvidos, o planejamento adequado das sistemÃticas de atendimento à crÃtico. Aproveitando as similaridades entre essa situaÃÃo e o Problema de RoteirizaÃÃo PeriÃdica de VeÃculos (PRPV), foi proposta uma tÃcnica de resoluÃÃo deste problema. Para o PRPV, dado um horizonte de planejamento composto de vÃrios dias, clientes devem ter suas visitas alocadas aos dias conforme combinaÃÃes possÃveis ao mesmo tempo em que rotas sÃo geradas para cada dia, objetivando a reduÃÃo do custo total de atendimento nesse mesmo horizonte de planejamento. A tÃcnica proposta tambÃm foi adaptada para aplicaÃÃo no caso prÃtico de roteirizaÃÃo de uma equipe de vendas com horizonte de planejamento semanal e consiste em um algoritmo genÃtico para o qual foi desenvolvido um operador de cruzamento original. A tÃcnica foi validada com instÃncias da literatura para o PRPV e suas soluÃÃes para o caso prÃtico indicaram economias anuais significativas.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUm algoritmo genÃtico aplicado no problema da roteirizaÃÃo periÃdica de veÃculos com caso prÃtico.A Genetic Algorithm for Period Vehicle Routing Problem with Practical Application2012-08-31Josà Lassance de Castro Silva2357444533461917974353Bezerra, F. P.Felipe Pinheiro BezerraUniversidade Federal do CearÃPrograma de PÃs-GraduaÃÃo em LogÃstica e Pesquisa OperacionalUFCBRPesquisa operacional Algoritmos genÃticos LogÃsticaPeriodic Vehicle Routing Problem Genetic Algorithms Logistics Service Level Route PlanningENGENHARIA DE PRODUCAOO nÃvel de serviÃo de uma empresa atacadista distribuidora pode ser medido pela frequÃncia e regularidade com que sua equipe de vendas atende os clientes. Mas como o sucesso no mercado tambÃm depende dos custos envolvidos, o planejamento adequado das sistemÃticas de atendimento à crÃtico. Aproveitando as similaridades entre essa situaÃÃo e o Problema de RoteirizaÃÃo PeriÃdica de VeÃculos (PRPV), foi proposta uma tÃcnica de resoluÃÃo deste problema. Para o PRPV, dado um horizonte de planejamento composto de vÃrios dias, clientes devem ter suas visitas alocadas aos dias conforme combinaÃÃes possÃveis ao mesmo tempo em que rotas sÃo geradas para cada dia, objetivando a reduÃÃo do custo total de atendimento nesse mesmo horizonte de planejamento. A tÃcnica proposta tambÃm foi adaptada para aplicaÃÃo no caso prÃtico de roteirizaÃÃo de uma equipe de vendas com horizonte de planejamento semanal e consiste em um algoritmo genÃtico para o qual foi desenvolvido um operador de cruzamento original. A tÃcnica foi validada com instÃncias da literatura para o PRPV e suas soluÃÃes para o caso prÃtico indicaram economias anuais significativas. The service level of a wholesale distributor can be measured by the frequency and regularity with which its sales staff serves customers. But as the market success also depends on the costs involved, the proper planning of systematic servings is critical. Taking advantage of the similarities between this situation and the Periodic Vehicle Routing Problem (PVRP), a technique for solving the later was proposed. For the PVRP, given a planning horizon of several days, visits to customers must be assigned to possible days according to predefined schedule combinations at the same time as routes are generated for each day, aiming to reduce the total cost of serving in the same planning horizon. The proposed technique was also adapted to be applied to the practical case of routing a sales team within a weekly planning horizon and it consists of a genetic algorithm for which was developed an original crossover operator. The technique was validated with instances from the literature for the PVRP and its solutions for the case study indicated significant annual savings.http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=8400application/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCinstname:Universidade Federal do Cearáinstacron:UFC2019-01-21T11:21:29Zmail@mail.com -
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