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https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/6220
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Alves, Vanessa Oliveira | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2023-06-29T20:59:57Z | - |
dc.date.available | 2023-06-29T20:59:57Z | - |
dc.date.issued | 2023-06-20 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/6220 | - |
dc.description.abstract | The following study has as main focus the location routing problem of the car-sharing system with Autonomous Electric Vehicles (LRP-SAEV), which presents four different variations. This LRP-SAEV is considered a combinatorial optimization problem which is classified as NP – hard. In the context of given the virtue of mass data optimization processing being gradually more relevant and in the importance of a solution for those problems near the best solution. In addition, the great potential in the optimization of the urban traffic with smart, sustainable and automatous transport system. This project proposes an algorithm which involves a hybridization of two different metaheuristics, genetic algorithm and ant colony optimization, with the intention of optimizing the results of the LRP-SAEV and its variants. In order to do so the instance of each one of the four variants of the LRP-SAEV will be solved with the hybridization of two metaheuristics, generating a group of solution for each variant. Therefore, this study presents a comparison among the results reached in each scenario for the hybrid algorithm and the solutions presented based on the metaheuristics. The metaheuristics used for the comparison are the genetic algorithm and ant colony. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Pontifícia Universidade Católica de Goiás | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Veículos autônomos compartilhados | pt_BR |
dc.subject | Veículos elétricos | pt_BR |
dc.subject | Problema de localização de veículos | pt_BR |
dc.subject | Metaheurística hibrida | pt_BR |
dc.title | Hibridização do algoritmo genético e colônia de formigas para o problema de roteamento e localização do sistema de veículos elétricos autônomos compartilhados | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Ribeiro, Alexandre | pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1810688034922299 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Ribeiro, Alexandre | pt_BR |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1810688034922299 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Dantas, Maria José Pereira | pt_BR |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/5115002204148904 | pt_BR |
dc.contributor.referee3 | Oliveira, Max Gontijo de | pt_BR |
dc.contributor.referee3Lattes | http://lattes.cnpq.br/5278283058461632 | pt_BR |
dc.description.resumo | O presente trabalho teve como foco principal o problema de roteamento e localização do sistema de veículos elétricos autônomos compartilhados (LRP-SAEV), que apresenta quatro variações. No contexto de problemas computacionais da classe NP difícil, dada à crescente necessidade de otimização do processamento de massas de dados cada vez maiores e na importância de uma solução para tais problemas o mais próximo do ótimo possível. Soma-se a isso o grande potencial na melhoria do trânsito urbano com sistema de transporte inteligente, sustentável e autônomo. Este projeto propõe um algoritmo que envolve a hibridização de duas metaheurísticas distintas, algoritmo genético e colônia de formigas, com o intuito de otimizar os resultados do LRP-SAEV e suas variantes. Para isso, as instâncias de cada uma das quatro variantes do LRP-SAEV serão resolvidas com a hibridização de duas metaheurísticas, gerando uma classe de solução para cada variante. Dessa forma, esse estudo apresenta uma comparação entre os resultados alcançados em cada cenário para o algoritmo hibrido e as soluções apresentadas com base nas metaheurísicas puras, ou seja, sem a hibridização. As metaheurísticas consideradas para comparação são o algoritmo genético e de colônia de formigas. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Escola Politécnica | pt_BR |
dc.publisher.initials | PUC Goiás | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/7716137141779779 | pt_BR |
dc.degree.graduation | Ciências da Computação | pt_BR |
dc.degree.level | Graduação | pt_BR |
Aparece nas coleções: | TCC Ciência da Computação |
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Arquivo | Tamanho | Formato | |
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