Metaheurísticas para as variantes do problema de roteamento de veículos: capacitado, com janela de tempo e com tempo de viagem estocástico

• Autor(a) principal: Douglas Moura Miranda
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-8SJKX4
• topic: ILS; Janela de Tempo; Tempo de Viagem Estocástico; Busca Tabu; Memória Adaptativa; Roteamento de Veículos; GLS; Veículos; Engenharia de produção

A atribuição e o planejamento de rotas de veículos é um problema crucial daadministração de cadeias de suprimentos. No ambiente real é comum encontrarproblemas que envolvam uma quantidade muito grande de clientes e queconseqüentemente fogem do alcance de métodos exatos. Neste contexto, este trabalhovisa desenvolver metaheurísticas capazes de resolver algumas das mais importantesvariantes do problema de roteamento de veículos (PRV): o PRV capacitado, o PRVcapacitado com máxima distância e o PRV com janelas de tempo. As metaheurísticasdesenvolvidas combinam a força de estratégias bem sucedidas na literatura como TabuSearch, Guided Local Search e Adaptive Memory Procedure dentro de uma estruturaque utiliza o Iterated Local Search e o Variable Neighborhood Descent.O ambiente real também possui dados probabilísticos por natureza,como o tempo de viagem entre dois clientes. Isto faz com que um modelo de roteamentoque considere as incertezas envolvidas nestes dados seja mais apropriado. Nestecontexto, o presente trabalho também desenvolve uma metaheuristica para resolver umPRV com janela de tempo no qual o tempo de viagem entre os clientes é conhecidoapenas probabilisticamente. Este problema é conhecido como PRV com Janelas deTempo e Tempo de Viagem Estocástico. Um método inédito na literatura édesenvolvido não só para estimar o tempo de chegada nos clientes, mas também paracalcular a probabilidade dos veículos atenderem os clientes dentro de suas respectivasjanelas de tempo. O algoritmo encontra a rota de menor custo e ao mesmo tempogarante um nível mínimo de serviço aos clientes. Simulação Estocástica é utilizada paramostrar que o método proposto supera outros conhecidos métodos da literatura.