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dc.contributor.advisorGomes Júnior, Aloísio de Castropt_BR
dc.contributor.authorRola, Fernanda Silva Cerceau-
dc.date.accessioned2022-05-13T14:18:17Z-
dc.date.available2022-05-13T14:18:17Z-
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.citationROLA, Fernanda Silva Cerceau. Algoritmo Simulated Annealing aplicado à resolução do problema de roteamento de veículos com coleta e entrega simultânea, frota heterogênea e janela de tempo. 2021. 47 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Produção) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4068-
dc.description.abstractO trabalho apresenta um problema de roteamento de veículos com coleta e entrega simultânea, frota heterogênea e janela de tempo. Esse problema objetiva definir rotas de veículos considerando minimizar a distância, levando-se em conta as características de coletar e entregar produtos no mesmo cliente, os veículos têm capacidades diferentes e existe um espaço de tempo onde deve ser feito as visitas aos clientes, levando-se em consideração o funcionamento do centro de distribuição. Primeiramente, foi desenvolvido um algoritmo baseado na meta heurística Simulated Annealing para solucionar o problema proposto, utilizando-se a linguagem de programação Python. O algoritmo foi testado usando-se 64 instâncias-teste, baseada em instâncias encontradas na literatura, com número de cidades a serem atendidas variando de 15 a 25 cidades. As soluções obtidas pelo algoritmo eram comparadas com os resultados obtidos pela resolução de um modelo de programação linear inteira mista. O algoritmo utilizado apresentou um bom desempenho, encontrando boas soluções em tempo computacional reduzido. Para ilustrar este desempenho, apenas em 1 instância a solução ótima não foi encontrada. Para a segunda etapa, aplicou-se o algoritmo desenvolvido para resolver o problema real de uma empresa distribuidora de bebidas. A empresa estudada faz a distribuição de bebidas em diversas cidades, mas neste estudo considerou-se apenas a distribuição feita na cidade de Patos de Minas, sede da empresa. Para fins de comparação, foram analisadas as rotas pré-definidas pela empresa, pelo roteirizador, a rota realizada pelo motorista e a rota gerada pelo algoritmo. Os resultados foram positivos, uma vez que houve uma melhora de mais de 46% em relação a distância percorrida pelos motoristas da empresa.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
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dc.subjectLogísticapt_BR
dc.subjectPesquisa operacionalpt_BR
dc.subjectDistribuiçãopt_BR
dc.subjectMetaheurísticapt_BR
dc.subjectSimulated Annealingpt_BR
dc.titleAlgoritmo Simulated Annealing aplicado à resolução do problema de roteamento de veículos com coleta e entrega simultânea, frota heterogênea e janela de tempo.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeGomes Júnior, Aloísio de Castropt_BR
dc.contributor.refereeSilva, Cristiano Luís Turbino de França ept_BR
dc.contributor.refereeSouza, Clarisse da Silva Vieira Camelo dept_BR
dc.contributor.refereeVieira, Naiara Helenapt_BR
dc.description.abstractenThe work presents a vehicle routing problem with simultaneous collection and delivery, heterogeneous fleet and time window. This problem aims to define vehicle routes considering the distance, taking into account the characteristics of collecting and delivering products to the same customer, vehicles have different resources and there is a period of time where it should be done as customer visits, taking into account the functioning of the distribution center. First, an algorithm based on the heuristic goal textit Simulated Annealing was developed to solve the proposed problem, using the programming language textit Python. The algorithm was tested using 64 test knowledge, based on information found in the literature, with the number of cities to be served ranging from 15 to 25 cities. The corresponding solutions by the algorithm were compared with the results obtained by solving a mixed integer linear programming model. The algorithm used has a good performance, finding good solutions in reduced computational time. To illustrate this performance, only in 1 instance the optimal solution was not found. For a second step, the algorithm developed to solve the real problem of a beverage distribution company was applied. The studied company distributes beverages in several cities, but in this study only the distribution made in the city of Patos de Minas, the company’s headquarters, is considered. For comparison purposes, routes pre-defined by the company, the scriptwriter, a route taken by the driver and a route generated by the algorithm were analyzed. The results were positive, as there was an improvement over 46 % in relation to the distance covered by the company’s drivers.pt_BR
dc.contributor.authorID15.2.1285pt_BR
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