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Tipo: Dissertação
Título: Um iterated greedy e uma mateurística para o problema de roteamento de veículos elétricos com dois níveis e janela de tempo
Autor(es): Junqueira, Igor de Andrade
Primeiro Orientador: Bernardino, Heder Soares
Co-orientador: Soares, Stênio Sã Rosário Furtado
Co-orientador: Gonçalves, Luciana Brugiolo
Membro da banca: Borges, Carlos Cristiano Hasenclever
Membro da banca: Ochi, Luiz Satoru
Membro da banca: Santos, André Gustavo dos
Resumo: O Problema de Roteamento de Veículos Elétricos com Dois Níveis e Janela de Tempo compreende uma variante do problema clássico de Roteamento de Veículos, em que é necessário atender clientes de um depósito central por depósitos intermediários (satélites). Os satélites atendem os clientes usando Veículos Elétricos, sendo que os satélites são atendidos com Veículos a Combustão que partem do depósito central. Estações de Recarga podem ser utilizadas para estender o alcance dos Veículos Elétricos. Esse trabalho propõem duas abordagens baseadas em Iterated Greedy (IG) para resolver o problema de otimização. A primeira consiste em um IG que utiliza operadores de destruição e reconstrução. Além disso, a busca local Random Variable Neighborhood Descent é utilizada para obter um mínimo local e, assim, melhorar a solução após a fase de reconstrução. O segundo método proposto consiste em uma matheurística que utiliza o IG proposto inicialmente com um particionamento de rotas. A matheurística usa o IG proposto inicialmente para gerar um conjunto de rotas de Veículos Elétricos. A solução desse problema consiste em uma seleção de um subconjunto de rotas de forma que todos os clientes sejam atendidos, modelo de Programação Linear Inteira Mista, enquanto minimiza o somatório total das distâncias das rotas selecionadas. Os métodos propostos foram comparados com o método do estado da arte e obtiveram resultados significativamente melhores, considerando a distância (função objetivo) e tempo de processamento.
Abstract: The Two-Echelon Electric Vehicle Routing Problem with Time Windows comprises a complex variant of the Vehicle Routing Problem that has to attend customs from a central deposit using intermediary depots (satellites). The satellites attend to customers using Electric Vehicles, and the satellites are attended by Combustion Vehicles that leave the central depot. Recharging stations can be used to extend the limited range of Electric Vehicles. The present work proposes two approaches based on Iterated Greedy (IG) to solve the optimization problem. The first one consists of an IG that’s utilizes operators of destruction and rebuilding. The local search Random Variable Neighborhood Descent is also utilized to get a local minimal solution after the rebuilding phase. The second approach consists in a matheuristic that uses the proposed IG method with a set covering of routes. The matheuristic uses the proposed IG to create a pool of routes for the Electric Vehicles. This pool is used to formulate a Mixed Integer Linear Programming of the set covering problem. The solution to this problem consists in a selection of a sub-set of Electric Vehicles that attend all customs while minimizing the sum of the select routes distances. Both proposed methods were compared with the state of the art method and obtained significantly better results, concerning distance (objective function) and computational time.
Palavras-chave: Roteamento em dois níveis
Roteamento de veículos elétricos
Matheurística
Iterated greedy
Two-echelon routing
Electric vehicle routing
Matheuristic
Iterated greedy
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Sigla da Instituição: UFJF
Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
Programa: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
Licenças Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/17025
Data do documento: 4-Abr-2024
Aparece nas coleções:Mestrado em Ciência da Computação (Dissertações)



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