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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/3350
Registro completo de metadados
Campo Dublin Core | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | Toffolo, Túlio Ângelo Machado | pt_BR |
dc.contributor.advisor | Silva, Gustavo Peixoto | pt_BR |
dc.contributor.author | Cunha, Jonata de Souza | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-02T04:03:27Z | - |
dc.date.available | 2021-09-02T04:03:27Z | - |
dc.date.issued | 2021 | pt_BR |
dc.identifier.citation | CUNHA, Jonata de Souza. Modelos e heurísticas para os problemas de programação de veículos e de tripulações no sistema de transporte público. 2021. 41 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2021. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/3350 | - |
dc.description.abstract | Este trabalho aborda dois problemas comumente presentes no sistema de transporte público brasileiro: (i) o Problema de Programação de Veículos (PPV), que trata da atribuição de um conjunto de viagens programadas a um conjunto de veículos, e (ii) o Problema de Programação de Tripulação (PPT), que consiste em agrupar as viagens em jornadas de trabalho que serão atribuídas aos tripulantes. O objetivo central deste trabalho é avaliar modelos matemáticos e heurísticas para estes problemas, com o objetivo de minimizar a quantidade de veículos e de tripulantes necessários para atendimento às demandas de algumas empresas de ônibus da região metropolitana de Belo Horizonte. Para tratar o PPV é utilizado um modelo de fluxo em redes, capaz de rapidamente resolver o problema. O PPT, por outro lado, reconhecido pela sua dificuldade de resolução, é modelado como um problema de particionamento de conjuntos. Uma estratégia de geração de colunas envolvendo heurísticas para resolução do problema de pricing é empregada para resolver a relaxação linear do problema. A partir do modelo resultante, uma heurística de recobrimento é utilizada para obter soluções inteiras. Experimentos computacionais demonstram a qualidade dos limites inferiores obtidos com a relaxação linear, bem como o potencial da heurística de recobrimento utilizada. Soluções com gap de otimalidade inferior a cinco porcento foram geradas para a maioria das instâncias consideradas. Por fim, os resultados obtidos são comparados com resultados da literatura, evidenciando a qualidade das abordagens proposta. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.subject | Programação de Veículos | pt_BR |
dc.subject | Programação de Tripulação | pt_BR |
dc.subject | Geração de Colunas | pt_BR |
dc.subject | Heurística de Recobrimento | pt_BR |
dc.subject | Otimização Linear e Inteira | pt_BR |
dc.subject | Pesquisa Operacional | pt_BR |
dc.title | Modelos e heurísticas para os problemas de programação de veículos e de tripulações no sistema de transporte público. | pt_BR |
dc.type | TCC-Graduação | pt_BR |
dc.contributor.referee | Toffolo, Túlio Ângelo Machado | pt_BR |
dc.contributor.referee | Silva, Gustavo Peixoto | pt_BR |
dc.contributor.referee | Silva, Rodrigo César Pedrosa | pt_BR |
dc.contributor.referee | Gertrudes, Jadson Castro | pt_BR |
dc.description.abstracten | This work addresses two problems present in the Brazilian public transportation system: (i) the Vehicle Scheduling Problem (VSP), which deals with the assignment of a set of jobs (trips) to a set of vehicles, and (ii) the Crew Scheduling Problem (CSP), which consists in grouping these jobs into daily work routines that will be assigned to the crew. The main goal of this work is to evaluate mathematical models and heuristics for these problems, with the objective of minimizing the number of vehicle and crew members necessary to cover the demand of bus companies from the metropolitan region of Belo Horizonte. To address the VSP, a network flow model is employed, being capable of quickly solving all problem instances. The CSP, in contrast, is well known as a hard problem to solve, being modeled as a set covering problem. A column generation strategy that includes heuristics to solve the pricing problem is used to solve the linear relaxation of the problem. Considering the resulting model, a cover heuristic is employed to obtain lower bounds. Computational experiments show the high quality of the lower bound obtained from the linear relaxation, as well as the potential of the cover heuristic to produce high quality solutions. In fact, solutions with up to 5% of optimality gap were produced for the majority of the instances. Finally, these results are compared against results from the literature, showing the quality of the proposed approaches. | pt_BR |
dc.contributor.authorID | 17.1.4235 | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Ciência da Computação |
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