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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2023.tde-21092023-090844
Document
Author
Full name
Quinhones Furtunato de Souza Dutra
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2023
Supervisor
Committee
Ronconi, Debora Pretti (President)
Fávero, Patrícia Belfiore
Poldi, Kelly Cristina
Title in Portuguese
Problema de roteirização de veículos com frota heterogênea fixa, janelas de tempo, entregas fracionadas e limitações de acesso.
Keywords in Portuguese
Algoritmos de otimização
Logística
Roteirização de veículos
Abstract in Portuguese
Diariamente empresas realizam enormes quantidades de viagens através do modal rodoviário, tornando impraticável a execução manual de um planejamento da distribuição eficiente. Nesse sentido, o roteamento de veículos encontra vasta área de pesquisa na literatura, mas ainda oferece oportunidade para contribuições e estudos dadas sua importância, relevância em termos de custo e a elevada complexidade da execução. Alinhado a essa tendência, este trabalho tem por objetivo estudar o roteamento de veículos em uma rede de distribuição de uma empresa cimenteira utilizando técnicas de otimização discreta. O problema considerado apresenta frota heterogênea fixa, janelas de tempo, entregas fracionadas e limitações de acesso para as entregas aos clientes. Para resolução desse problema inicialmente foi desenvolvido um modelo de programação linear inteira mista, executado no software CPLEX e validado em instâncias reais. As instâncias executadas no modelo matemático apresentam, em média, redução de 24% no custo de transporte quando comparado a operação real. À medida em que se aumenta consideravelmente a quantidade de clientes nas instâncias, o software CPLEX utilizando o modelo de programação linear inteira mista não consegue fornecer soluções de qualidade em tempo computacional razoável. Para contornar esse fato, em um segundo momento, utilizou-se de técnicas heurísticas para a resolução do problema, buscando encontrar boas soluções em tempo computacional aceitável. A heurística de inserção sequencial proposta forneceu boas soluções em curto espaço de tempo para todas as instâncias que foram executadas no modelo matemático. Adicionalmente, foram testadas instâncias de maior porte, com resultados também satisfatórios.
Title in English
Vehicle routing poblem with heterogeneous fixed fleet, time windows, split deliveries and site-dependent.
Keywords in English
Heterogeneous fleet
Heuristics
Mixed integer linear programming
Site-dependent
Split deliveries
Time Windows
Vehicle routing problem
Abstract in English
On a daily basis, companies undertake substantial volumes of trips using road transportation, rendering manual execution of efficient distribution planning impracticable. In this context, vehicle routing has garnered significant research attention in the literature; however, it still offers opportunities for contributions and studies given its importance, cost implications, and high execution complexity. Aligned with this trend, the objective of this study is to investigate vehicle routing in a distribution network of a cement company using discrete optimization techniques. The problem considered involves a fixed heterogeneous fleet, time windows, split deliveries, and site-dependent for customer deliveries. To address this problem, an initial mixed-integer linear programming model was developed, implemented in the CPLEX software, and validated using real instances. The instances executed in the mathematical model demonstrated an average transportation cost reduction of 24% compared to real-world operations. However, as the number of customers significantly increases in the instances, the CPLEX software when using the mixed-integer linear programming model fails to provide high-quality solutions within a reasonable computational time. To overcome this limitation, heuristic techniques were subsequently employed to solve the problem, aiming to find good solutions within an acceptable computational time. The proposed sequential insertion heuristic yielded favorable solutions in a short time frame for all instances executed in the mathematical model. Additionally, larger instances were tested, yielding satisfactory results as well.
 
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Publishing Date
2023-09-22
 
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