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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/1707
Registro completo de metadados
Campo Dublin Core | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | Oliveira, Fernando Bernardes de | pt_BR |
dc.contributor.author | Maia, Marina Rocha | - |
dc.date.accessioned | 2019-03-14T17:29:28Z | - |
dc.date.available | 2019-03-14T17:29:28Z | - |
dc.date.issued | 2018 | - |
dc.identifier.citation | Maia, Marina Rocha. Estudo do problema do roteamento de veículos com janela de tempo por meio de computação evolutiva. 2018. 56 f. Monografia (Graduação em Sistemas de Informação) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2018. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/1707 | - |
dc.description.abstract | O Problema do Roteamento de Veículos com Janela de Tempo (PRVJT) é amplamente discutido na literatura por refletir a realidade vivida pelos responsáveis pela logística de empresas em geral. Os clientes não têm disponibilidade de receber a mercadoria à qualquer momento do dia e, para este fim, reservam um intervalo de tempo (janela de tempo). O PRVJT tem como objetivo definir a rota que será realizada por uma frota de veículos, com propósito de atender cada cliente somente uma vez e por um só veículo, sem exceder a capacidade dos veículos e sem descumprir a janela de tempo. O presente trabalho apresenta uma meta-heurística baseada na Computação Evolutiva para solucionar este problema. Para isto, são usadas técnicas de mutação e buscas locais para se aproximar das melhores soluções encontradas na literatura Comparando-se a média dos resultados encontrados com os disponíveis na literatura, percebe-se que os resultados deste trabalho aproximam-se das melhores soluções, estando o GAP médio em torno de 5%. Os resultados demonstram que o algoritmo proposto foi eficiente no objetivo de redução de custos. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.rights | open access | pt_BR |
dc.rights.uri | An error occurred getting the license - uri. | * |
dc.subject | Computação evolutiva | pt_BR |
dc.subject | Algoritmos genéticos | pt_BR |
dc.subject | Programação heurística | pt_BR |
dc.title | Estudo do problema do roteamento de veículos com janela de tempo por meio de computação evolutiva. | pt_BR |
dc.type | TCC-Graduação | pt_BR |
dc.rights.license | Autorização concedida à Biblioteca Digital de TCC’s da UFOP pelo(a) autor(a) em 11/03/2019 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação. | pt_BR |
dc.contributor.referee | Oliveira, Fernando Bernardes de | pt_BR |
dc.contributor.referee | Costa, Tatiana Alves | pt_BR |
dc.contributor.referee | Alexandre, Rafael Frederico | pt_BR |
dc.description.abstracten | The Problem of Vehicle Routing with Time Window (VRPTW) is widely discussed in the literature because it reflects the reality lived by those responsible for the logistics of companies in general. Customers are not available to receive merchandise at any time of day and, for this purpose, reserve a time interval (time window). The purpose of the VRPTW is to define the route that will be carried out by a fleet of vehicles, with the purpose of serving each customer only once and by a single vehicle, without exceeding the capacity of the vehicles and without breaking the window of time. The present work presents a metaheuristic based on Evolutionary Computing to solve this problem. For this, mutation techniques and local searches are used to approximate the best solutions found in the literature Comparing the average of the results found with those available in the literature, it is noticed that the results of this work are close to the best solutions, being the average GAP around 5%. The results demonstrate that the proposed algorithm was efficient in the objective of reducing costs. | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Sistema de Informação - JMV |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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