PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Ciência da Computação
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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Meta-heurística híbrida para o problema de roteamento de veículos com coleta e entrega e janela de tempo
Autor(es): Rabelo, Matheus Fernandes
Primeiro Orientador: Ribeiro, Alexandre
metadata.dc.contributor.referee1: Ribeiro, Alexandre
metadata.dc.contributor.referee2: Dantas, Maria José Pereira
metadata.dc.contributor.referee3: Centeno, Carmen Cecilia
Resumo: Este trabalho aborda o Problema de Roteamento de Veículos Verde com Coleta e Entrega e Janelas de Tempo, conhecido como Green-PDPTW. Esse problema consiste em construir rotas para uma frota de veículos, de modo que pedidos de coleta e entrega sejam atendidos respeitando restrições de capacidade, precedência entre coleta e entrega e janelas de tempo. Além do custo operacional, o problema também considera aspectos ambientais, por meio da estimativa das emissões de gases de efeito estufa geradas durante os deslocamentos. Para tratar o problema, foi proposta uma meta-heurística híbrida baseada na combinação da Evolução Diferencial com a Busca Tabu. Como a Evolução Diferencial foi originalmente desenvolvida para problemas contínuos, foi necessária uma adaptação para o espaço discreto do Green-PDPTW, utilizando uma representação baseada em rotas e uma pseudo_solução formada pelos pontos de coleta. A abordagem proposta utiliza operadores de mutação, crossover, reparo e uma etapa de melhoria local por Busca Tabu. Os experimentos computacionais foram realizados com instâncias da classe lrc1, de lrc101 a lrc108, e os resultados foram comparados com soluções conhecidas do conjunto de dados e com resultados apresentados na literatura. Os resultados indicaram que a abordagem proposta foi capaz de reduzir a quantidade de veículos utilizados em relação às soluções comparadas, porém apresentou maiores distâncias em parte das instâncias e limitações relacionadas ao atendimento das janelas de tempo. Ainda assim, o método demonstrou potencial como alternativa para o Green-PDPTW, principalmente por combinar critérios operacionais e ambientais no processo de avaliação das soluções.
Abstract: This work addresses the Green Pickup and Delivery Problem with Time Windows, known as Green-PDPTW. This problem consists of constructing routes for a fleet of vehicles in order to serve pickup and delivery requests while respecting capacity constraints, precedence between pickup and delivery, and time windows. In addition to the operational cost, the problem also considers environmental aspects by estimating greenhouse gas emissions generated during vehicle movements. To deal with this problem, a hybrid metaheuristic based on the combination of Differential Evolution and Tabu Search was proposed. Since Differential Evolution was originally developed for continuous optimization problems, an adaptation to the discrete search space of the Green-PDPTW was required, using a route-based representation and an auxiliary pseudo-solution composed of pickup points. The proposed approach uses mutation, crossover, repair operators, and a local improvement step based on Tabu Search. Computational experiments were carried out using lrc1 instances, from lrc101 to lrc108, and the results were compared with known solutions from the dataset and with results reported in the literature. The results indicated that the proposed approach was able to reduce the number of vehicles used when compared to the reference solutions; however, it produced longer distances in some instances and presented limitations related to time window feasibility. Even so, the method showed potential as an alternative for the Green-PDPTW, mainly because it combines operational and environmental criteria in the solution evaluation process.
Palavras-chave: Green-PDPTW
Evolução Diferencial
Meta-heurística híbrida
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Pontifícia Universidade Católica de Goiás
Sigla da Instituição: PUC Goiás
metadata.dc.publisher.department: Escola Politécnica
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/10924
Data do documento: 17-Jun-2026
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