Modelo de otimização de roteirização de veículos baseado em georreferenciamento e algoritmo genético
| dc.contributor.advisor | UHLMANN, Iracyanne Retto | |
| dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/3663501102156953 | |
| dc.creator | BATISTA, Roberto Lopes | |
| dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/6679204785348036 | |
| dc.date.accessioned | 2024-08-14T18:38:57Z | |
| dc.date.available | 2024-08-14T18:38:57Z | |
| dc.date.issued | 2022-08-15 | |
| dc.description.abstract | COVID-19 Accelerated by e-commerce in the logistics sector has been driven by the rapid collection pandemic, however, the infrastructure accompanied by customer service and meeting deadlines do not have the same speed as payment for delivery of payments, late payments and deliveries from clients. The successive costs of the operation and the fierce competition on the part of industrial companies, especially when dealing with the service to the business sector. Process is executed based on the driver's experience, which is experiences without the aid of technological resources. This study addresses the Vehicle Routing Problem (VRP) as one of the most objective in the logistics sector, with the main purpose of proposing a delivery delivery of routes for collection and/or contracts for products contracted in contracts between courier companies and large companies. Thus, a systematic review of the literature was presented, in which an analysis of the state of the art on the PRV and its variants was carried out through the ProK methodology, having identified that the animal used (GA) was the most tool in the planning and routing of vehicles. This perspective used a GA computational intelligence technique in conjunction with complex georeferencing coordinates to solve this industrial logistical problem, not which the exact location of the mapped points was determined. The scenarios were implemented in simulation systems and compared with data from a real operation, with a courier company. At the end of the research, the new route model of possible expected result, through an efficient method, the maximum capacity and the minimum distance by an optimized method for the execution of vehicles and, still, an efficient time, optimized for an optimal solution costs and improved the quality of the studied process. | |
| dc.description.resumo | A demanda advinda do e-commerce no setor logístico de coleta e distribuição de encomendas tem crescido rapidamente, tendo sido impulsionada pela pandemia da COVID-19, porém, a infraestrutura necessária para o atendimento aos clientes e o cumprimento dos prazos não têm acompanhado a mesma velocidade, gerando insatisfação, prejuízos financeiros com pagamento de indenizações por atrasos e até perdas de clientes. Os elevados custos da operação e a concorrência acirrada exigem respostas ágeis por parte das empresas, principalmente, quando se trata do atendimento ao setor industrial. Nesse contexto, o processo é executado com base na experiência do motorista, sendo as rotas planejadas sem o auxílio de recursos tecnológicos. Este estudo aborda sobre o Problema de Roteamento de Veículos (PRV) como um dos mais desafiadores do setor logístico, tendo como objetivo principal propor um modelo de otimização de rotas para coletas e/ou entregas de produtos estabelecidos em contratos entre empresas de courier e grandes indústrias. Assim, foi apresentada uma revisão sistemática da literatura na qual foi feita uma análise do estado da arte sobre o PRV e suas variantes por meio da metodologia ProKnow-C, tendo sido identificado que o algoritmo genético (AG) foi a ferramenta mais utilizada no planejamento e roteirização de veículos. Nessa perspectiva, foi utilizada a técnica de inteligência computacional do AG em conjunto com as coordenadas de georreferenciamento para resolver esse problema logístico industrial complexo, no qual foi determinada a localização exata dos pontos a serem mapeados. Os cenários foram implementados em ambientes de simulação e comparados com dados de uma operação real, coletados em uma empresa de courier. Ao final da pesquisa, o novo modelo de roteirização possibilitou alcançar o resultado esperado, através de um método eficiente que gerou uma solução ótima global, considerando o menor tempo, a máxima capacidade e a distância mínima percorrida por um conjunto de veículos e, ainda, reduziu custos e melhorou a qualidade do processo estudado. | |
| dc.description.sponsorship | Não se aplica | |
| dc.format | pdf. | |
| dc.identifier.citation | BATISTA, Roberto Lopes. Modelo de otimização de roteirização de veículos baseado em georreferenciamento e algoritmo genético. 2022. 78 Folhas. Dissertação do programa de pós-graduação em Engenharia, Gestão de Processos, Sistemas e Ambiental (EGPSA), Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia (ITEGAM), Manaus, 2022. | |
| dc.identifier.uri | https://rigalileo.itegam.org.br/handle/123456789/58 | |
| dc.language | pt | |
| dc.publisher | Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.department | Pro-Reitoria de Pesquisa, Pós-graduação e Extensão | |
| dc.publisher.initials | ITEGAM | |
| dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia, Gestão de Processos, Sistemas e Ambiental | |
| dc.subject | PRV | |
| dc.subject | Roteirização | |
| dc.subject | Veículo | |
| dc.subject | AG | |
| dc.subject | Otimização | |
| dc.subject.cnpq | 3.08.00.00-5 Engenharia de Produção | |
| dc.title | Modelo de otimização de roteirização de veículos baseado em georreferenciamento e algoritmo genético | |
| dc.type | Dissertação |
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