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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Silva, Ricardo Martins de Abreu | - |
| Autor(es): dc.contributor | Alvarenga, Guilherme Bastos | - |
| Autor(es): dc.contributor | Moreira, Renata Couto | - |
| Autor(es): dc.creator | Estevam, João Bosco | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T12:42:39Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T12:42:39Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015-05-07 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015-05-07 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015-05-07 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2003-12 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/9387 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1166735 | - |
| Descrição: dc.description | The best quality of servive to the customer is very important for presents days. The Supply Chain Management-SCM, provide to organization one competitive difference strategies important going to the finally user - costumers, for the providers, who’s giving service and information aggregate value to theirs customers. These new model add a great operational performance, and in the transportation section especificaly the transportations decisions, research point like theirs principal problem the transportation model, are part of one kind of problems are well spread out by the computer science, which are the pickup and delivery problem or the routing. They are combinatorial optimization problem for which the obtention of accurate solutions is a difficult work. The majority of algorithms knowing for problem use a lot of time of processament that turn inviable when a number of variables are increasing, to be necessary for that solutions approximately or heuristics. This work had as objective the study, implementation and comparison of heuristics that resolve the vehicles routing problem, more specifically, the capability vehicles routing problem, with the intention of application in model SCM, with the confection of a software that optimizes the necessary routes for the attendance to the customers. | - |
| Descrição: dc.description | A melhor qualidade no atendimento ao cliente é marcante nos dias de hoje. O Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos - GCS (Supply Chain Management - SCM), visa fornecer às organizações uma diferenciação competitiva estrategicamente importante, indo do usuário final - clientes, até os fornecedores, os quais proporcionam serviços e informações que agregam valor aos seus clientes. Entretanto, este novo modelo agrega um grande desempenho operacional, e no setor de TRANSPORTE, mais específicamente nas decisões de transporte, pesquisas apontam como seu principal problema. O modelo de transporte citado faz parte de uma classe de problemas bem difundida pela ciência da computação que são os problemas de coleta e entrega, ou de roteamento. Estes são problemas de otimização combinatorial para o qual a obtenção de soluções exatas é uma tarefa difícil. A maioria dos algoritmos conhecidos para encontrar soluções exatas para este problema consome um grande tempo de processamento, o que torna inviável quando o número de variáveis é crescente, sendo necessários para isso soluções aproximadas ou HEURÍSTICAS para a resolução destes problemas. Este trabalho teve como objetivo o estudo, implementação e comparação de heurísticas que resolvem o problema de roteamento de veículos, mais especificamente, o problema de roteamento de veículos capacitados, com o intuito de aplicação no GCS, com a confecção de um software que otimize as rotas necessárias para o atendimento aos clientes. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | acesso aberto | - |
| Título: dc.title | Heurísticas para o problema de roteamento de veículos capacitados - prvc visando aplicação no gerenciamento da cadeia de suprimentos | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | TCC | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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