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Título: Simulação estocástica e métodos heurísticos paralelizados para a resolução do problema de roteamento de veículos capacitados com base na estratégia “cluster first route second”
Autor(es): Pereira, Luis Gustavo
Orientador(es): Cândido, Lilian Caroline Xavier
Palavras-chave: Levantamentos de rotas
Logística
Análise por agrupamento - Transporte
Route surveying
Logistics
Cluster analysis - Transportation
Data do documento: 19-Jun-2012
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Campus: Curitiba
Referência: PEREIRA, Luis Gustavo. Simulação estocástica e métodos heurísticos paralelizados para a resolução do problema de roteamento de veículos capacitados com base na estratégia “cluster first route second”. 2012. 52 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2012.
Resumo: O Problema de Roteamento de Veículos Capacitados (PRVC) busca determinar um conjunto de rotas para uma frota homogênea de veículos, partindo de um depósito central com destino a um conjunto de clientes que demandam determinado produto. Por ser um dos mais importantes e complexos problemas afetos à logística de distribuição, alternativas heurísticas para o problema são constantemente apresentadas. Nesse sentido, este trabalho endereça a uma abordagem heurística baseada na estratégia “Cluster First Route Second” que consiste primeiramente em agrupar os clientes conforme a demanda para posteriormente construir rotas para os grupos formados. A abordagem emprega Simulação de Monte Carlo em conjunto com o clássico algoritmo de GILLETT e JOHNSON, 1976 para a resolução do problema do agrupamento, enquanto que as rotas para cada grupo são construídas pela heurística do vizinho mais próximo com refinamentos advindos de trocas 2-opt. Empregaram-se ainda técnicas de processamento paralelo para redução do tempo de processamento computacional.
Abstract: The Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) seeks to determine a set of routes for a homogeneous fleet of vehicles, from a central warehouse bound to a set of customers who demand a certain product. As one of the most important and complex problems related to the distribution logistics, heuristic approaches to this problem are constantly presented. In this way, this work addresses the heuristic approach based on a strategy "Cluster First Route Second" which consists primarily of grouping customers according to their demands for later build routes for the formed groups. The approach uses Monte Carlo simulation in conjunction with the classic algorithm Gillett and Johnson, 1976 to solve the clustering problem, while the routes for each group are constructed by the nearest neighbor heuristic with refinements coming from 2-opt exchanges. It is also employed parallel processing techniques to reduce the computational time.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/739
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