O problema multiobjetivo de roteamento de veículos com janela de tempo e com tempo de viagem/serviço estocástico

• Autor(a) principal: Douglas Moura Miranda
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/41771
• topic: Roteamento de veículos; Tempo de viagem estocástico; Janela de tempo; Tempo de serviço estocástico; Otimização multiobjetivo; Engenharia de produção; Processo estocástico; Veículos

O roteamento de veículos com janela de tempo é particularmente importante num sistema logístico. Em aplicações reais é comum encontrar problemas que envolvam uma quantidade muito grande de clientes e que consequentemente fogem do alcance de métodos exatos, mas que podem ser resolvidos por metaheurísticas. O ambiente real também possui dados probabilísticos por natureza, como o tempo de viagem entre dois clientes e o tempo de atendimento de cada cliente. Isto faz com que um modelo de roteamento que considere as incertezas envolvidas nestes dados seja mais adequado. Modelos determinísticos podem encontrar soluções que embora viáveis do ponto de vista do seu modelo matemático, na prática, apresentam casos com baixa probabilidade do veículo visitar o cliente antes do limite máximo de tempo estabelecido. Modelos estocásticos que incluem tais incertezas em sua formulação matemática podem assegurar uma probabilidade mínima de que o veículo visite o cliente dentro do limite de tempo. Neste contexto, o presente trabalho aborda uma variante do Problema de Roteamento de Veículos com Janelas de Tempo (PRVJT) no qual o tempo de viagem entre os clientes e o tempo de serviço em cada cliente são conhecidos apenas probabilisticamente. Um novo método é desenvolvido não só para estimar o tempo de chegada aos clientes, mas também para calcular a probabilidade dos veículos atenderem os clientes dentro de suas respectivas janelas de tempo. O modelo estatístico proposto é comparado com um benchmark da literatura. Este trabalho também explora a relação de custo-benefício existente entre minimizar os custos de transporte e maximizar o nível de serviço (probabilidade do cliente ser visitado dentro da janela de tempo) criando-se uma versão multiobjetiva do problema. Conceitos da teoria de otimização multiobjetivo são utilizados para desenvolver um algoritmo memético, até então inédito na literatura, capaz de encontrar um conjunto de soluções não dominadas que ofereça informações importantes ao tomador de decisão. Um método de otimização multicritério é utilizado para permitir a seleção de uma solução a partir do conjunto de soluções obtido pelo algoritmo.