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dc.contributor.authorSantos, Paulo Amaro Velloso Henriques dospt_BR
dc.contributor.otherSilva, Arinei Carlos Lindbeck da, 1960-pt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduaçao em Métodos Numéricos em Engenhariapt_BR
dc.date.accessioned2011-12-09T09:26:23Z
dc.date.available2011-12-09T09:26:23Z
dc.date.issued2011-12-09
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1884/26362
dc.description.abstractResumo: Esta dissertação aborda uma proposta de metodologia de resolução de um problema de entregas que abrange a integração de dois problemas clássicos de Otimização Combinatória: o Problema de Carregamento de Container (PCC) e o Problema de Roteamento de Veículos (PRV). O problema específico analizado está na logística empregada no carregamento e entrega de eletrodomésticos (linha branca) vendidos à pessoa física. Para representar esta situação, assume-se um cenário fictício em que a empresa que vende os produtos possui um Centro de Distribuição de Produtos (CD) localizado na cidade de Curitiba e uma lista de doze possíveis produtos a serem vendidos. A partir desta lista foram gerados 160 pedidos diferentes para serem entregues em vinte endereços aleatórios localizados também na cidade de Curitiba. Para a resolução deste problema, apresenta-se uma metodologia baseada em formação de torres de caixas e um Algoritmo Bottom-Left para realizar o carregamento dos pedidos no compartimento de carga dos veículos e um Algoritmo Genético para realizar a otimização evolutiva da solução até que se encontre uma solução suficientemente próxima à solução ótima do problema, buscando diminuir, a cada geração, a distância total percorrida pelos veículos de entrega. Para demonstração e utilização desta metodologia, apresenta-se uma implementação dos algoritmos e técnicas de pesquisa operacional descritos acima para a resolução desenvolvida em linguagem de programação Microsoft Visual Basic. Utilizando-se esta implementação e o cenário construído para testes, obteve-se bons resultados em relação à distância total percorrida pelos veículos de entrega, com redução de 25% a 45% em relação às soluções iniciais aleatórias, sendo que em alguns casos, esta melhoria alcançou até 60%.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectTesespt_BR
dc.subjectContainerspt_BR
dc.subjectAlgoritmos geneticospt_BR
dc.subjectVeiculospt_BR
dc.subjectOtimização combinatoriapt_BR
dc.titleResolução do problema de carregamento de container e de roteamento de veículos utilizando algoritimos genéticospt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR


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