Métodos heurísticos aplicados ao problema de roteamento de veículos com frota mista, janelas de tempo e custos escalonados por faixas de distância.

Este trabalho aborda o problema de roteamento de veículos com frota mista, janelas de tempo e custos escalonados o FSMVRPTWSC (the Fleet Size and Mix Vehicle Routing Problem with Time Windows and Step Costs). Esse problema adiciona ao problema de roteamento de veículos custos fixos por faixas de dis...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Manguino, João Luiz Veiga
Tipo de recurso: tesis doctoral
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-04092020-090739
Acceso en línea:https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-04092020-090739/
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Busca Local
GRASP
Heurística
Heuristics
Híbrido
Hybrid
Local search
Mathematical model
Meta-heurística
Meta-heuristics
Modelo matemático
Programação linear inteira mista
Roteamento de veículos
Vehicle Routing Mroblem
VNS
Descripción
Sumario:Este trabalho aborda o problema de roteamento de veículos com frota mista, janelas de tempo e custos escalonados o FSMVRPTWSC (the Fleet Size and Mix Vehicle Routing Problem with Time Windows and Step Costs). Esse problema adiciona ao problema de roteamento de veículos custos fixos por faixas de distância percorridas por veículo, de acordo com o seu tipo. Essa forma de aferição de custo é possível quando a entrega é feita por um parceiro logístico e é uma prática que simplifica o cálculo e verificação da cobrança frete a pagar pela empresa contratante e contratada. Ao endereçar esse problema, este trabalho o caracteriza cuidadosamente e propõe diferentes abordagens para sua solução. Um modelo de programação linear inteira mista é apresentado; seguido por duas heurísticas construtivas, com base em inserções sequenciais, três movimentos de busca em vizinhança, duas meta-heurísticas, o VNS (Variable Neighbourhood Search) e GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure), e um método híbrido que combina os dois. Os métodos são avaliados em instâncias geradas com base em referências na literatura, além de outras de dimensões menores, a fim de se obter resultados ótimos globais, e instâncias reais a partir de um estudo de caso. Apesar do ineditismo do problema na literatura, as comparações feitas com os resultados obtidos pelos diferentes métodos e instâncias mostram que as escolhas feitas no trabalho se justificam.