Defesa de Tese de Doutorado de Aldo Eliades Fernández Pérez – 07/10/2024, 14h, na sala 310 do Instituto de Computação
Uma Abordagem Híbrida para Resolver o Problema de Roteamento de Veículos “Roll-On Roll-Off” (RRVRP)
Resumo:
O Problema de Roteamento de Veículos Roll-on Roll-off (RRVRP) se insere no contexto da logística comercial de coleta de resíduos em áreas urbanas. Ele envolve a movimentação eficiente de recipientes de grande volume, como contêineres, entre diferentes locais comerciais (clientes), depósitos de contêineres e instalações de gerenciamento de resíduos, como aterros sanitários. Esta pesquisa apresenta uma reformulação da abordagem de fluxo de veículos para o RRVRP, com o intuito primordial de reduzir o número de veículos necessários para atender à demanda dos clientes, enquanto busca de forma secundária minimizar o tempo de operação dos veículos. Para alcançar o objetivo, desenvolvemos uma estratégia híbrida que combina uma heurística construtiva baseada no método de Clarke e Wright, seguida por uma busca local e um módulo de mineração de dados. Este último tem como objetivo extrair padrões das soluções geradas para orientar as heurísticas através do espaço de busca de soluções do problema. Os resultados dos experimentos realizados em instâncias de pequena e grande escala demonstram a eficácia do método proposto.
Abstract:
The Roll-on Roll-off Vehicle Routing Problem (RRVRP) is a problem in the context of commercial waste collection logistics in urban areas. It involves efficiently moving large-volume containers between different commercial locations (customers), container depots, and waste management facilities. This research presents a reformulation of the vehicle flow approach for the RRVRP, with the primary goal of reducing the number of vehicles needed to meet customer demand while also seeking to minimize the vehicles’ total nonproductive (deadhead) time. To achieve this goal, we developed a hybrid strategy that combines a constructive heuristic based on the Clarke and Wright method, followed by a local search and a data mining module. The latter aims to extract patterns from the generated solutions to guide the heuristics through the problem’s solution search space. The results of experiments performed on small- and large-scale instances demonstrate the effectiveness of the proposed method.
Banca examinadora:
Profa. Simone de Lima Martins, UFF – Presidente
Prof. Yuri Abitbol de Menezes Frota, UFF
Prof. Alexandre Plastino de Carvalho, UFF
Prof. Igor Machado Coelho, UFF
Prof. José Eugenio Leal, PUC-Rio
Prof. Marcelo Rodrigues de Holanda Maia, IBGE