Algoritmos evolutivos aplicados ao problema de roteamento e produção

• Autor(a) principal: Rodrigues, Luiz Fernando
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31032023-161043/
• topic: Problema de roteamento e produção. Algoritmos evolutivos. Otimização inteira mista.; Production routing problem. Evolutionary algorithms. Mixed integer optimization.

Neste trabalho, abordamos o Problema de Roteamento e Produção (PRP) que consiste em determinar de maneira integrada o planejamento da produção, dos estoques e o roteamento de veículos de modo a minimizar os custos envolvidos. Uma fábrica é responsável por produzir diversos tipos de produtos, visando atender a demanda conhecida de um conjunto de clientes ao longo do horizonte finito de planejamento. A distribuição dos produtos aos clientes é realizada por uma frota homogênea e limitada de veículos. Para o PRP, as abordagens evolutivas não foram exploradas em profundidade, especialmente para o problema com múltiplos produtos. Desse modo, este trabalho mitiga esta lacuna da literatura, desenvolvendo Algoritmos Genéticos e Meméticos e testando sua eficácia em conjuntos de instâncias geradas aleatoriamente, comparando os resultados obtidos com um solver comercial de otimização. Além disso, avaliamos o desempenho dos métodos propostos em instâncias clássicas da literatura para o PRP com um único item. Os experimentos computacionais foram executados com o objetivo de avaliar o impacto das inúmeras combinações de parâmetros envolvendo a meta-heurística e, a partir de análises estatísticas, evidenciamos a robustez das técnicas propostas. Os experimentos computacionais mostraram que o método proposto superou o solver comercial, determinando factíveis de alta qualidade, principalmente nas instâncias maiores do PRP com múltiplos produtos.