Soluções para o Problema do Roteamento de Veículos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: VICTOR LELIS SOARES
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMS
Texto Completo: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/7587
Resumo: Grande parte do valor final dos produtos destinados aos clientes está diretamente ligada ao processo de distribuição, por isso, serviços baseados em entregas visam abranger o maior número possível de clientes para minimizar os custos. No entanto, encontrar rotas que realmente minimizem os custos de entrega é uma tarefa desafiadora. Além disso, a definição de quais custos minimizar seja o custo total da entrega, o número de veículos na frota, o tempo de entrega, entre outros. Nesse contexto, surge o Problema do Roteamento de Veículos (PRV), proposto por Dantzig e Ramser. Os desafios reais são delineados por diversas restrições, como a capacidade dos veículos, janelas de tempo para atendimento de clientes e proibições em determinados caminhos. Essas restrições geram distintas variações do PRV, cada uma refletindo um cenário específico do mundo real. A presença dessas restrições solidifica o PRV como um dos problemas mais desafiadores no âmbito da otimização combinatória. Vale destacar que o PRV é classificado como NP-difícil. Um problema NP-difícil indica que não há algoritmo eficiente conhecido para resolver todas as instâncias do problema em tempo polinomial. O PRV representa um desafio computacional substancial, motivando o desenvolvimento de uma variedade de heurísticas, meta-heurísticas e modelos híbridos para abordar eficazmente essas complexidades, uma vez que encontrar soluções ótimas pode ser impraticável em um tempo razoável. O objetivo deste trabalho é apresentar o PRV e algumas de suas variações e propor uma solução para o Problema do Roteamento de Veículos Capacitado (PRVC) usando Algoritmos Genéticos (AGs). O restante deste trabalho está organizado da seguinte maneira: a Seção 2 destaca alguns trabalhos relacionados, evidenciando a evolução do estado da arte, a Seção 3 aborda o referencial teórico para fundamentar o projeto, a Seção 4 expõe a metodologia adotada na implementação do trabalho, a Seção 5 engloba os experimentos realizados e a análise dos resultados obtidos e, por fim, a Seção 6 aborda a conclusão e os trabalhos futuros.
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O restante deste trabalho está organizado da seguinte maneira: a Seção 2 destaca alguns trabalhos relacionados, evidenciando a evolução do estado da arte, a Seção 3 aborda o referencial teórico para fundamentar o projeto, a Seção 4 expõe a metodologia adotada na implementação do trabalho, a Seção 5 engloba os experimentos realizados e a análise dos resultados obtidos e, por fim, a Seção 6 aborda a conclusão e os trabalhos futuros.Grande parte do valor final dos produtos destinados aos clientes está diretamente ligada ao processo de distribuição, por isso, serviços baseados em entregas visam abranger o maior número possível de clientes para minimizar os custos. No entanto, encontrar rotas que realmente minimizem os custos de entrega é uma tarefa desafiadora. Além disso, a definição de quais custos minimizar seja o custo total da entrega, o número de veículos na frota, o tempo de entrega, entre outros. Nesse contexto, surge o Problema do Roteamento de Veículos (PRV), proposto por Dantzig e Ramser. Os desafios reais são delineados por diversas restrições, como a capacidade dos veículos, janelas de tempo para atendimento de clientes e proibições em determinados caminhos. Essas restrições geram distintas variações do PRV, cada uma refletindo um cenário específico do mundo real. A presença dessas restrições solidifica o PRV como um dos problemas mais desafiadores no âmbito da otimização combinatória. Vale destacar que o PRV é classificado como NP-difícil. Um problema NP-difícil indica que não há algoritmo eficiente conhecido para resolver todas as instâncias do problema em tempo polinomial. O PRV representa um desafio computacional substancial, motivando o desenvolvimento de uma variedade de heurísticas, meta-heurísticas e modelos híbridos para abordar eficazmente essas complexidades, uma vez que encontrar soluções ótimas pode ser impraticável em um tempo razoável. O objetivo deste trabalho é apresentar o PRV e algumas de suas variações e propor uma solução para o Problema do Roteamento de Veículos Capacitado (PRVC) usando Algoritmos Genéticos (AGs). O restante deste trabalho está organizado da seguinte maneira: a Seção 2 destaca alguns trabalhos relacionados, evidenciando a evolução do estado da arte, a Seção 3 aborda o referencial teórico para fundamentar o projeto, a Seção 4 expõe a metodologia adotada na implementação do trabalho, a Seção 5 engloba os experimentos realizados e a análise dos resultados obtidos e, por fim, a Seção 6 aborda a conclusão e os trabalhos futuros.Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do SulUFMSCiências Exatas e da TerraAlgoritmo GenéticoProblema do Roteamento de VeículosVRPCVRPGAHeuristicaMeta-heuristicaSoluções para o Problema do Roteamento de Veículosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisBIANCA DE ALMEIDA DANTASVICTOR LELIS SOARESinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMSinstname:Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)instacron:UFMSORIGINAL2406.pdf2406.pdfapplication/pdf300436https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/7587/-1/2406.pdf9e769e28595c1f8864139af6aaffede0MD5-1123456789/75872023-12-01 14:22:04.372oai:repositorio.ufms.br:123456789/7587Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufms.br/oai/requestri.prograd@ufms.bropendoar:21242023-12-01T18:22:04Repositório Institucional da UFMS - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)false
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