Desenvolvimento de um modelo de programação linear inteira mista para a otimização do roteamento de frotas de veículos elétricos considerando estações de carregamento
Os veículos elétricos (VEs) têm sido gradualmente incorporados na indústria do transporte como parte das estratégias globais para a minimização das mudanças climáticas, porém sua autonomia continua sendo uma limitante para sua incorporação em diferentes cenários de entrega de mercadorias. Portanto,...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UNESP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unesp.br:11449/214458 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11449/214458 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Algoritmo k-means Estações de carregamento Programação Linear Inteira Mista Roteamento de veículos Veículos elétricos Electric vehicles K-means algorithm Mixed Integer Linear Programming Recharging stations Vehicle routing |
| Sumario: | Os veículos elétricos (VEs) têm sido gradualmente incorporados na indústria do transporte como parte das estratégias globais para a minimização das mudanças climáticas, porém sua autonomia continua sendo uma limitante para sua incorporação em diferentes cenários de entrega de mercadorias. Portanto, desenvolvimentos em otimização ainda são necessários para resolver o problema de roteamento com serviço de entrega. Este trabalho propõe um modelo de programação linear inteira mista para solucionar o problema de roteamento de uma frota de VEs com janelas de tempo (PRFVE) e aborda o algoritmo k-means para agrupar clientes por zonas com o intuito de remover arcos pouco prometedores reduzindo o espaço de busca. O modelo considera o estado de carga, capacidade de mercadorias e da bateria dos VEs, assim como as janelas de tempo e posição dos clientes. A avaliação contempla dois sistemas teste com 4 e 45 clientes para 8 casos específicos com o objetivo de mostrar sua generalidade e o requerimento de tempo computacional para diferentes características da frota. Além disso, inclui-se o desenvolvimento de uma interface gráfica de usuário em linguagem de programação Python em conexão com a linguagem de modelação matemática AMPL para automatizar o processamento de dados, bem como permitir a representação gráfica das rotas e análise das soluções. Conclui-se que a proposta apresenta potencial de aplicação na definição de rotas ótimas para frotas de VEs de empresas que distribuem mercadorias ou oferecem serviços que requerem visitas aos clientes e definição das estações de carregamento no médio das rotas. |
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