Aplicação de Metaheurísticas para o problema de roteamento de veículos dinâmico para transporte reativo a demanda

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Miranda, Dângelo Silva
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; BR; Metodologias e técnicas da Computação; Sistemas de Computação; Mestrado em Ciência da Computação; UFV
• Palavras-chave em Português: Roteamento de veículos; Estático; Dinâmico; Transporte reativo a demanda; Metaheurísticas; Vehicle routing; Static; Dynamic; Demand responsive transportation; Metaheuristics; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/2643

Os problemas de roteamento de veículos são de grande importância na pesquisa operacional, uma vez que envolvem problemas relacionados a logística de distribuição de mercadoria e/ou transportes de pessoas e possuem aplicabilidade em diversas áreas da economia. Este trabalho aborda o problema de roteamento de veículos estático e dinâmico para transporte reativo a demanda. Por ser um transporte sob demanda, as necessidades dos passageiros devem ser consideradas também durante a determinação das rotas dos veículos a fim de garantir a qualidade do serviço prestado, flexibilidade das rotas e eficiência na utilização do veículo com um mínimo de adição de ônus para o prestador. Visto que o problema possui características combinatórias, foi proposta para o caso estático uma heurística GRASP Reativo onde o parâmetro de aleatoriedade utilizado durante a construção da solução tem sua probabilidade de escolha autocalibrada. Foram propostas e testadas combinações de estratégias e movimentos a fim de determinar a escolha mais adequada para solução de instâncias do problema. Além disso, foi proposto um algoritmo híbrido substituindo-se a Busca Local do GRASP Reativo pelo método Busca Tabu. Por fim, foram propostos e testados algoritmos de replanejamento para o caso dinâmico. Os resultados obtidos pelos algoritmos propostos são comparados entre si e com resultados gerados por algoritmos da literatura. A análise e discussão dos resultados mostram que os métodos propostos alcançaram resultados satisfatórios, visto que as metaheurísticas obtiveram em média resultados pelo menos 10,27% melhores que algoritmos da literatura no caso estático, e os métodos de replanejamento conseguem melhorar ainda mais estes resultados.