Problema de Roteamento de Veículos Elétricos: otimização da vida útil das baterias
Com o aumento das emissões de gases de efeito estufa, alternativas de transporte menos poluentes vêm sendo estudadas, dentre elas o uso de veículos elétricos. Porém, o uso desse tipo de veículo traz um desafio ecológico para o futuro: como tratar o descarte das baterias após o seu uso. Logo, prolong...
| 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-23112020-143732 |
| Acceso en línea: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23112020-143732/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Battery optimization Electric vehicles Otimização das baterias Roteamento de veículos Vehicle routing Veículos elétricos |
| Sumario: | Com o aumento das emissões de gases de efeito estufa, alternativas de transporte menos poluentes vêm sendo estudadas, dentre elas o uso de veículos elétricos. Porém, o uso desse tipo de veículo traz um desafio ecológico para o futuro: como tratar o descarte das baterias após o seu uso. Logo, prolongar a vida útil das baterias dos veículos é uma questão fundamental para que eles sejam de fato uma alternativa ecologicamente correta. O objetivo deste projeto de mestrado é apresentar o Problema de Roteamento de Veículos Elétricos visando minimizar o consumo de energia e o envelhecimento de suas baterias. Para tanto, descrevemos o problema comparando-o com outros trabalhos relacionados. Dois modelos matemáticos e um algoritmo memético foram desenvolvidos para lidar com o problema. Instâncias da literatura foram adaptadas e resolvidas utilizando o solver de otimização GUROBI e o algoritmo populacional. Os resultados obtidos indicam que um dos modelos e o algoritmo memético apresentam uma boa performance para as instâncias utilizadas. Além disso, o algoritmo memético se mostrou robusto e competitivo quando comparado aos modelos. |
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