Problema de roteamento de veiculos : uma abordagem utilizando diferentes metodos para a criação de rotas

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Autor(es): dc.contributorMontaño, Razer Anthom Nizer Rojas, 1975--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Educação Profissional e Tecnológica. Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada-
Autor(es): dc.creatorGysi, Matheus Morselli-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T13:38:15Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T13:38:15Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-05-11-
Data de envio: dc.date.issued2023-05-11-
Data de envio: dc.date.issued2021-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/82516-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/82516-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Razer Anthom Nizer Rojas Montaño-
Descrição: dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada.-
Descrição: dc.descriptionInclui referências-
Descrição: dc.descriptionResumo: Os problemas de otimização são comumente vistos e suas soluções tem grande importância na indústria, bem como no meio academico. São exploradas cinco soluções para um problema que consiste em gerar, ou melhorar, rotas para n-vendedores (ou n-dias) os quais devem percorrer o maior numero de casas no menor tempo possíivel. As soluções escolhidas para o problema foram ordenação, aleatória, solução gerada pelo método do ponto proximal (MPP), Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) e algoritmo genetico. Foram usados 1383 pontos do bairro Porto Novo da cidade de Cariacica no Espírito Santo - Brasil. Após a realização de agrupamentos e limpezas de dados foram roteados 352 pontos com um total de 1200 casas atendidas. Para esse atendimento os algoritmos trouxeram rotas com necessidade entre 5 e 8 vendedores e tempo de percurso entre 24 horas e 30 minutos. Três dos melhores resultados obtidos foram com o uso do algoritmo genetico, porém com um tempo de processamento entre 47 e 969 vezes maior que o metodo do ponto proximal - isso, sem levar em consideração o gasto de memória - que ficou em quarto lugar juntamente com o algoritmo ALNS.-
Formato: dc.format1 recurso online : PDF.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
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Palavras-chave: dc.subjectInteligência artificial-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas de informação geográfica-
Título: dc.titleProblema de roteamento de veiculos : uma abordagem utilizando diferentes metodos para a criação de rotas-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

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