Uso de Metaheurísticas e Ferramentas de Inteligência Artificial em Problemas de Roterização de Veículos

Resumo

Neste projeto, foi realizado uma pesquisa sobre o uso de uma metaheurística no problema de roteirização de veículso – PRV, que é um problema clássico de otimização combinatória. Foi utilizada uma ferramenta computacional normalmente utilizada em inteligência artificial/aprendizado de máquina, e que se mostrou muito eficaz para resolver problemas combinatórios de otimização. Com base na literatura, foi visto que as metaheurísticas têm uma boa performance ao se tratar de problemas de solução NP-difícil, onde se enquadram problemas de otimização combinatória e aplicamos as suas propriedades em um modelo para realizar otimizações em rotas veiculares urbanas, especialmente voltadas para as distribuições de carga em múltiplos pontos de entrega. O modelo foi ajustado para trabalhar com frotas homogêneas e heterogêneas de veículos, podendo assim otimizar as rotas com base em sua capacidade e distância. Existe também um cálculo de penalidade caso o veículo ultrapasse sua capacidade máxima ou fique abaixo de seu nível de carga mínimo. Após isto, realizamos o treinamento do modelo e mensuramos os seus ganhos durante as interações do algoritmo e gravamos sua distância global, as distâncias de cada rota e trechos, seus pesos e pontos em cada rota. Ao final de sua execução, tivemos uma porcentagem de redução que varia entre 74% e 94% em média na distância das rotas em comparação com sua distância inicial e com isso podemos ajudar aplicações existentes nas áreas de logística de múltiplas paradas.