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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Silva, Tiago Alves | - |
| Autor(es): dc.creator | Silva, Gustavo Peixoto | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T15:49:19Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T15:49:19Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2016-08-19 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2016-08-19 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/6909 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://doi.org/10.14295/transportes.v23i2.856 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1024958 | - |
| Descrição: dc.description | Neste artigo é aplicada a metaheurística Guided Local Search (GLS) para resolver o Problema de Programação de Tripulações de Ônibus Urbano (PPT). O PPT consiste em encontrar um conjunto de jornadas a serem designadas aos motoristas que realizarão a operação diária com o menor custo. A GLS tem como princípio penalizar características indese-jáveis presentes na solução corrente, com o objetivo de escapar de soluções ótimas locais. Como heurística de busca local, foi utilizada a heurística Variable Neighborhood Descent, que explora diferentes estruturas de vizinhança para encontrar um mínimo local. De acordo com pesquisa realizada pelos autores, esta abordagem é inédita para resolver o PPT. A implemen-tação proposta foi testada com dados de problemas reais de uma empresa que opera em uma região metropolitana de Belo Horizonte. Os resultados obtidos são similares àqueles presentes na literatura, havendo possibilidades de melhorias, visto que a GLS pode ser explorada em diferentes aspectos. | - |
| Descrição: dc.description | In this paper the metaheuristic Guided Local Search (GLS) is applied to solve the Crew Scheduling Problem (CSP) for public mass transport system. The CSP consists on finding a set of duties to be assigned to drivers in order that the daily service requirement be met at minimum cost. The GLS metaheuristic follows the basic principle of penalizing undesired characteristics that are present in the current solution and to append this penalization in the objective function with the aim of guiding the local search away from local minimum. As local search heuristic, it was employed Variable Neighborhood Descent technique, which explores different neighborhood structures to find a local optimum. According to a research con-ducted by the authors, this is a novel approach to solve the CSP. The proposed implementation was tested with data from real problems of a bus company operating in a metropolitan region of Belo Horizonte. The results are comparable with those reported in the literature, being subject to improvement, once the GLS can be exploited in different ways. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | aberto | - |
| Direitos: dc.rights | Os trabalhos publicados no periódico Transportes estão sob Licença Creative Commons que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais. Fonte: Transportes <http://www.revistatransportes.org.br/anpet/about/submissions#copyrightNotice>. Acesso em: 10 out. 2019. | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Guided local search | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Programação de tripulações do sistema de transporte | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Metaheuristic | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Crew scheduling problem in mass transit | - |
| Título: dc.title | O uso da metaheurística Guided Local Search para resolver o problema de escala de motoristas de ônibus urbano. | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - UFOP | |
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