PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Ciência da Computação
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSilva, Eliel Lucas de Oliveirapt_BR
dc.date.accessioned2023-12-20T15:26:17Z-
dc.date.available2023-12-20T15:26:17Z-
dc.date.issued2023-12-12-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/7113-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de Goiáspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectOtimização Bi-Objetivapt_BR
dc.subjectLogistícapt_BR
dc.subjectMetaheurística ANSGA-IIpt_BR
dc.subjectSustentabilidadept_BR
dc.titleModelagem matemática e meta-heurística ansga-ii aplicadas na otimização de custo e emissão de co2 para o problema do transporte intermodal de sojapt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Ribeiro, Alexandrept_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1810688034922299pt_BR
dc.contributor.referee1Ribeiro, Alexandrept_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1810688034922299pt_BR
dc.contributor.referee2Dantas, Maria José Pereirapt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5115002204148904pt_BR
dc.contributor.referee3Oliveira, Max Gontijo dept_BR
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/5278283058461632pt_BR
dc.description.resumoEste estudo abordou a problemática do transporte intermodal, com ênfase no sistema rodo-ferroviário voltado ao transporte de soja. Buscou-se minimizar tanto os custos quanto as emissões de CO2. Para isso, foram empregadas duas estratégias de otimização: modelagem matemática com uso do solver Gurobi Optimizer (GO) e um Algoritmo Genético Adaptativo baseado em Ordenação Não Dominada (ANSGA-II). Os dados revelam que o GO identificou soluções ótimas em 100% das instâncias de dimensão moderada, em que o ANSGA-II teve uma eficácia média de 0.21% inferior em custo e 0.83% superior em redução de emissões quando comparada ao GO. Nos maiores gaps, as variações foram pequenas: somente 0.53% em emissões de CO2 e 0.51% em custos. Assim, o ANSGA-II mostrou-se eficaz para o desafio do transporte intermodal bi-objetivo, mantendo uma margem estreita em relação ao solver e obtendo resultados para instâncias grandes em que o GO não conseguiu encontrar solução.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola Politécnicapt_BR
dc.publisher.initialsPUC Goiáspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.degree.graduationCiências da Computaçãopt_BR
dc.degree.levelGraduaçãopt_BR
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