Uma abordagem híbrida para a solução do problema de roteamento de veículos com múltiplos depósitos e frota heterogênea: algoritmo genético e busca tabu

Neste trabalho é apresentado um Algoritmo Híbrido (AH) aplicado ao Problema de Roteamento de Veículos com Múltiplos Depósitos e Frota Heterogênea (PRVMDFH). Um conjunto de clientes é atendido por um número fixo de veículos de diferentes tamanhos, por múltiplos depósitos, sujeito a restrições da capa...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Araujo, Roberto da Silva
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2017
País:Brasil
Institución:Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS)
Repositorio:Repositório Institucional da UNISINOS (RBDU Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos)
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:www.repositorio.jesuita.org.br:UNISINOS/6864
Acceso en línea:http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/6864
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação
Informática
Algoritmo genético
Busca Tabu
Problema de roteamento de veículo
Múltiplos depósitos
Frota heterogênea
Computer
Genetic algorithm
Tabu search
Vehicle routing problem
Multidepot
Heterogeneous fleet
Descripción
Sumario:Neste trabalho é apresentado um Algoritmo Híbrido (AH) aplicado ao Problema de Roteamento de Veículos com Múltiplos Depósitos e Frota Heterogênea (PRVMDFH). Um conjunto de clientes é atendido por um número fixo de veículos de diferentes tamanhos, por múltiplos depósitos, sujeito a restrições da capacidade do veículo. As meta-heurísticas utilizadas na construção do AH são o Algoritmo Genético (AG) e a Busca Tabu (BT). O AG usa operadores de cruzamento Mapeado Parcialmente (PMX), Cromossomo de Duas Partes (TCX) e de Ordem (OX), o operador de mutação Troca e o Algoritmo de Busca Local (ABL). A BT usa os métodos de Troca, Retirada e Inserção e Deslocamento. São analisadas as políticas de diversificação no ABL e a intensificação com as estratégias de geração de vizinhança na BT. São utilizados conjuntos de dados padrões de problemas testes, para executar os algoritmos propostos. Os resultados obtidos, comparados a outros autores, apresentaram boas soluções para diferentes tamanhos de problemas testes.