O Problema de Roteamento de Veículos Heterogêneos com Múltiplas Viagens
O aumento constante da quantidade de bens consumidos e os altos custos das operações de transporte fazem com que as decisões relacionadas à logística sejam cada dia mais relevantes. Nesse contexto, o Problema de Roteamento de Veículos (PRV) tem ganhado atenção especial. A fim de resolver o problema,...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-10092020-170038 |
| Acceso en línea: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10092020-170038/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Frota heterogênea Heterogeneous fleet Logística Logistics Múltiplas viagens Multiple trips Problema de roteamento de veículos Vehicle rounting problem |
| Sumario: | O aumento constante da quantidade de bens consumidos e os altos custos das operações de transporte fazem com que as decisões relacionadas à logística sejam cada dia mais relevantes. Nesse contexto, o Problema de Roteamento de Veículos (PRV) tem ganhado atenção especial. A fim de resolver o problema, busca-se determinar as melhores rotas a serem realizadas por uma frota de veículos de forma que todos os clientes sejam atendidos. Os problemas de roteamento que ocorrem na prática frequentemente têm características particulares. Neste trabalho, vamos abordar uma variante do PRV denominada problema de roteamento de veículos com frota heterogênea e múltiplas viagens, na qual consideramos diferentes tipos de veículos e a possibilidade de realizarem mais de uma única viagem. Inicialmente, um modelo matemático adaptado da literatura foi desenvolvido para o problema, e seus primeiros testes computacionais indicam que apenas instâncias de pequeno porte podem ser resolvidas em tempo computacional razoável, utilizando diretamente softwares comerciais de otimização. Em seguida, apresentamos um método heurístico para a solução do problema. O algoritmo possui três etapas principais: obtenção de uma solução inicial (heurística construtiva), busca por mínimos locais (ILS), e melhoria (modelo de cobertura). Na sequência, é abordado um segundo objetivo que busca minimizar o tempo da maior rota. Finalizamos a dissertação com a apresentação de uma abordagem biobjetivo para o problema, resolvida por meio de três técnicas: ponderação na função objetivo, método e-restrito e Pareto-ILS. Com isso temos como objetivo propor abordagens mono e bi objetivo para a resolução do problema. |
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