| spelling |
Samuel Vieira ConceicaoJoao Antonio de VasconcelosLeonardo Pereira SantiagoMartin Gomez RavettiDouglas Moura Miranda2019-08-11T10:13:30Z2019-08-11T10:13:30Z2011-09-13http://hdl.handle.net/1843/BUOS-8SJKX4A 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.The assigning and the planning of vehicles routes is a crucial problem in thesupply chain management. In the real-life environment it is common to find problems inwhich there is a large number of customers. Those problems can not be solved by exactmethods in reasonable time. In this context, this work aims to develop metaheuristicsthat are able to solve some of the most important versions of the vehicle routingproblems (VRP): the Capacitated VRP, the Capacitated VRP with maximum distanceand the VRP with Time Windows. The developed metaheuristics combine the strengthsof the successful strategies such as Tabu Search, Guided Local Search and AdaptiveMemory Procedure into an Iterated Local Search and Variable Neighborhood Descentstructure.The real-life environment is also made of probabilistic data by nature,as the travel time between two customers. This fact makes the models that consider theenvironment uncertain more appropriate. In this context, the present work develops ametaheuristic capable to solve a VRP with Time Windows in which the travel timeamong the customers is known just probabilistically. This problem is known asStochastic Vehicle Routing Problem with Time Windows (SVRPTW). This problemcombines stochastic travel times with VRP with Time Windows (VRPTW). Amethodology is developed to estimate the vehicle arriving time at each customerlocation and also to estimate the vehicle`s probability to respect the customer`s timewindow. To our knowledge, this method is unprecedented in the literature. Thealgorithm finds the best route with minimum expected cost while it guarantees thatcertain levels of service are met. Simulation results are used to demonstrate that theproposed methodology outperformed other recent methods in the literature.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGVeículosEngenharia de produçãoILSJanela de TempoTempo de Viagem EstocásticoBusca TabuMemória AdaptativaRoteamento de VeículosGLSMetaheurísticas para as variantes do problema de roteamento de veículos: capacitado, com janela de tempo e com tempo de viagem estocásticoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALdefesa_douglas_versao_final.pdfapplication/pdf17860767https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUOS-8SJKX4/1/defesa_douglas_versao_final.pdf784d5e58016c1cc6455026fab2bd0d6bMD51TEXTdefesa_douglas_versao_final.pdf.txtdefesa_douglas_versao_final.pdf.txtExtracted texttext/plain335222https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUOS-8SJKX4/2/defesa_douglas_versao_final.pdf.txt05daf6198cef48a1ed2f80e5d03f6575MD521843/BUOS-8SJKX42019-11-14 03:27:27.248oai:repositorio.ufmg.br:1843/BUOS-8SJKX4Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T06:27:27Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
|