Um estudo sobre problemas de roteamento híbrido entre veículos e drones

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorOchi, Luiz Satoru-
Autor(es): dc.contributorCoelho, Igor Machado-
Autor(es): dc.contributorZudio, Anderson-
Autor(es): dc.creatorGuaraná, Victor Hugo Corpas dos Santos-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:10:00Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:10:00Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-09-19-
Data de envio: dc.date.issued2023-09-19-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/30433-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/764936-
Descrição: dc.descriptionA poluição é um problema recorrente que está sob os holofotes da sociedade há décadas, e um dos maiores responsáveis é o setor de transporte. Sob maior precisão, estudos indicam, que o transporte rodoviário é um dos maiores causadores desse problema ambiental, haja vista a alta emissão de poluentes atmosféricos. Sob esse viés, a fim de se reduzir a poluição, torna-se imperativo a substituição desses serviços de entrega, por meio da implementação de opções que não emitam gases poluentes. Sendo assim, o objetivo deste trabalho de conclusão de curso foi redigir um sumário dos principais estudos recentes relacionados a otimização de rotas para evitar a emissão de gases poluentes gerados por estes serviços de entrega. A partir deste estudo, foi implementado um algoritmo baseado na meta-heurística Iterated Local Search (ILS), para calcular rotas de entrega otimizadas utilizando veículos assistidos por drones. As soluções que foram apresentadas se baseiam em meta-heurísticas para resolver problemas clássicos da literatura, como o problema do caixeiro viajante (PCV), utilizando caminhões ou drones, e também a sua variante, problema do caixeiro viajante com drones (PCV-D) utilizando drones para auxiliar o caixeiro, e este último foi resolvido pelo algoritmo implementado.-
Descrição: dc.descriptionPollution is a recurring problem that has been under the spotlight of society for decades, and one of the biggest culprits is the transport sector. With greater precision, studies indicate that road transport is one of the biggest causes of this environmental problem, given the high emission of atmospheric pollutants. Under this bias, in order to reduce pollution, it is imperative to replace these delivery services, through the implementation of options that do not emit polluting gases. Therefore, the objective of this course conclusion was to write a summary of the main recent studies related to the optimization of routes to avoid the emission of polluting gases generated by these delivery services. From this study, an algorithm based on the Iterated Local Search (ILS) meta-heuristic was implemented to calculate optimized delivery routes using drone-assisted vehicles. The solutions that were presented are based on meta-heuristics to solve classic problems in the literature, such as the traveling salesman problem (TSP), using trucks or drones, and also its variant, the traveling salesman problem with drones (TSP-D) using drones. to help the clerk, and the latter was solved by the implemented algorithm.-
Descrição: dc.description48 p.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectProblema do caixeiro viajante com drones-
Palavras-chave: dc.subjectProblema de roteamento de veículos e drones-
Palavras-chave: dc.subjectMeta-heurística-
Palavras-chave: dc.subjectDrones-
Palavras-chave: dc.subjectProblema do caixeiro-viajante-
Palavras-chave: dc.subjectRoteamento-
Palavras-chave: dc.subjectEmissão de gases-
Palavras-chave: dc.subjectTraveling salesman problem with drones-
Palavras-chave: dc.subjectVehicle and drone routing problem-
Palavras-chave: dc.subjectMeta-heuristics-
Título: dc.titleUm estudo sobre problemas de roteamento híbrido entre veículos e drones-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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