O problema do caixeiro viajante com passageiros e lotação

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Bastos, Ranmsés Emanuel Martins
• Orientador(a): Goldbarg, Marco Cesar
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS E COMPUTAÇÃO
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Problema do caixeiro viajante; Problema ridesharing; Carpool; Metaheurísticas; High-occupancy vehicle lanes
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
• Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/23382

O Problema do Caixeiro Viajante com Passageiros e Lotação é uma versão do PCV clássico onde o caixeiro é o motorista de um veículo que compartilha os custos de viagem com passageiros. Além de dividir os custos do percurso, o caixeiro pode se valer, também, dos descontos das high-occupancy vehicle lanes, que são faixas de trânsito que isentam veículos lotados do pagamento de pedágio. A adição de passageiros ao PCV, um problema restrito ao roteamento, cria um viés colaborativo que é intensificado pela consideração das faixas especiais. Tal cenário confere ao problema estudado um aspecto ecológico, uma vez que seu estudo tem consequências diretas sobre o uso eficiente do espaço urbano e a diminuição da emissão de gases poluentes, contribuindo sobremaneira para o incremento da qualidade de vida. A pesquisa compreendeu desde a correlação entre esse novo problema e outros constantes na literatura até a concepção de um conjunto de seiscentas instâncias artificiais e a criação de diversos métodos de solução. Para a determinação de ótimos, é proposto um modelo matemático que suportou as soluções por Programação Matemática e por Restrições. Adicionalmente, é apresentado um algoritmo branch-and-bound especificamente desenvolvido para o problema. Visando a busca por soluções de qualidade em curto espaço de tempo, são expostos cinco algoritmos experimentais com base nas abordagens heurísticas Simulated Annealing, Variable Neighborhood Search, Colonização de Abelhas e Algoritmos Genéticos. Diversos procedimentos auxiliares para construção de soluções e execução de buscas locais são também expostos. Um experimento computacional é realizado para comparação entre os métodos de solução. Uma amostra de cem casos teste é utilizada para o processo estatístico de ajuste de parâmetros dos algoritmos heurísticos, enquanto o restante das instâncias é extensivamente abordado pelos métodos. São determinados os ótimos para cento e cinquenta e cinco casos com tamanhos 10 e 20 cidades. Dentre os métodos experimentais, cabe destacar a superioridade do algoritmo heurístico que une as meta-heurísticas Simulated Annealing e Variable Neighborhood Search.