Sisrouting: um sistema de apoio a decisão com a utilização da metaheurística grasp aplicada problema de roteamento do ônibus escolar

O problema de roteamento do ônibus escolar (PROE), é um importante problema de ordem prática, estudado em otimização combinatória. É formulado através de um conjunto de paradas, frotas de ônibus, escolas e garagem, onde a partir destes conjuntos, busca-se criar rotas otimizadas visando a redução do...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Siqueira, Vilson Soares de
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2016
País:Brasil
Institución:Universidade Federal do Tocantins (UFT)
Repositorio:Repositório Institucional da UFT
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:repositorio.uft.edu.br:11612/455
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11612/455
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Otimização combinatória
Ônibus escolar
SBRP
Metaheurística GRASP
Combinatorial optimization
School bus
Metaheuristic GRASP
Descripción
Sumario:O problema de roteamento do ônibus escolar (PROE), é um importante problema de ordem prática, estudado em otimização combinatória. É formulado através de um conjunto de paradas, frotas de ônibus, escolas e garagem, onde a partir destes conjuntos, busca-se criar rotas otimizadas visando a redução do custo operacional do serviço. Este trabalho apresenta duas grandes contribuições para a melhoria da solução do PROE, sendo elas, o desenvolvimento de um algoritmo baseado na metaheurística GRASP + 2-Opt, para a geração de rotas otimizadas, e um sistema de apoio a decisão para o PROE, com a utilização de funções do Google Maps v3, para proporcionar uma visualização ágil da atual situação do problema para o administrador do sistema, isto, através do uso de marcadores de localizações para paradas de ônibus, escolas e garagem. O sistema foi testado de duas formas. A primeira, com a utilização de instâncias de referência da literatura e a segunda com uma simulação de um ambiente do mundo real. Os resultados são comparados com os principais trabalho da literatura do problema, assim conseguindo gerar soluções com uma redução significativa na quantidade de ônibus utilizados, bem como no tempo de processamento para a geração das rotas.