Definição de escala de tripulação de transporte coletivo utilizando um algoritmo construtivo-evolutivo

A queda na demanda por transporte coletivo por ônibus observado no Brasil nas últimas décadas, aliada a outros fatores, tem causado o aumento da tarifa desse modal. A sociedade brasileira tem tratado essa pauta como prioridade e tem se posicionado contra esses aumentos firmemente, tendo em vista o seu impacto no cotidiano da população, especialmente sua parcela de renda mais baixa. Para atender às demandas de barateamento é necessário encontrar pontos onde a operação do modal possa ser aperfeiçoada, para que possa haver diminuição nos custos. Uma das lacunas observadas no transporte coletivo por ônibus na cidade de Porto Alegre diz respeito ao Problema de Programação de Tripulações (PPT), que é uma etapa do planejamento do sistema de transporte coletivo. Nesse âmbito o PPT consiste em gerar jornadas de trabalho a serem cumpridas por motoristas e cobradores, utilizando como dado de entrada a Tabela Horária de uma linha de ônibus. Essa jornada, a fim de minimizar custos de mão de obra, deve ter o menor tempo ocioso possível entre as viagens. Além disso, deve atender às particularidades operacionais e trabalhistas do setor, como compatibilizar terminais das viagens e atribuir intervalos para descanso. Na literatura da área, o PPT tem sido resolvido utilizando tanto métodos computacionais exatos quanto aproximativos. Na cidade de Porto Alegre algumas empresas resolvem o PPT sem nenhum tipo de sistematização, o que pode gerar perda de eficiência. Esse trabalho se propôs a encontrar uma solução para o PPT utilizando um Algoritmo Construtivo-Evolutivo, que se baseia no Algoritmo Construtivo AAO* e no Algoritmo Genético. Para isso, foi criada e executada uma rotina de programação na linguagem Python. Usando a Tabela Horária de uma linha de ônibus de Porto Alegre, foi encontrada uma solução que atende a todas as 301 viagens da linha e a todos os requisitos de operação e de legislação trabalhista

Crew Planning at Netherlands Railways: Improving Fairness, Attractiveness, and Efficiency

The development and improvement of decision support voor crew planning at Netherlands Railways (NS

Algorithms for vehicle routing problems with heterogeneous fleet, flexible time windows and stochastic travel times

Orientador: Vinícius Amaral ArmentanoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho aborda três variantes multiatributo do problema de roteamento de veículos. A primeira apresenta frota heterogênea, janelas de tempo invioláveis e tempos de viagem determinísticos. Para resolvê-la, são propostos algoritmos ótimos baseados na decomposição de Benders. Estes algoritmos exploram a estrutura do problema em uma formulação de programação inteira mista, e três diferentes técnicas são desenvolvidas para acelerá-los. A segunda variante contempla os atributos de frota heterogênea, janelas de tempo flexíveis e tempos de viagem determinísticos. As janelas de tempo flexíveis permitem o início do serviço nos clientes com antecipação ou atraso limitados em relação às janelas de tempo invioláveis, com custos de penalidade. Este problema é resolvido por extensões dos algoritmos de Benders, que incluem novos algoritmos de programação dinâmica para a resolução de subproblemas com a estrutura do problema do caixeiro viajante com janelas de tempo flexíveis. A terceira variante apresenta frota heterogênea, janelas de tempo flexíveis e tempos de viagem estocásticos, sendo representada por uma formulação de programação estocástica inteira mista de dois estágios com recurso. Os tempos de viagem estocásticos são aproximados por um conjunto finito de cenários, gerados por um algoritmo que os descreve por meio da distribuição de probabilidade Burr tipo XII, e uma matheurística de busca local granular é sugerida para a resolução do problema. Extensivos testes computacionais são realizados em instâncias da literatura, e as vantagens das janelas de tempo flexíveis e dos tempos de viagem estocásticos são enfatizadasAbstract: This work addresses three multi-attribute variants of the vehicle routing problem. The first one presents a heterogeneous fleet, hard time windows and deterministic travel times. To solve this problem, optimal algorithms based on the Benders decomposition are proposed. Such algorithms exploit the structure of the problem in a mixed-integer programming formulation, and three algorithmic enhancements are developed to accelerate them. The second variant comprises a heterogeneous fleet, flexible time windows and deterministic travel times. The flexible time windows allow limited early and late servicing at customers with respect to their hard time windows, at the expense of penalty costs. This problem is solved by extensions of the Benders algorithms, which include novel dynamic programming algorithms for the subproblems with the special structure of the traveling salesman problem with flexible time windows. The third variant presents a heterogeneous fleet, flexible time windows and stochastic travel times, and is represented by a two-stage stochastic mixed-integer programming formulation with recourse. The stochastic travel times are approximated by a finite set of scenarios generated by an algorithm which describes them using the Burr type XII distribution, and a granular local search matheuristic is suggested to solve the problem. Extensive computational tests are performed on instances from the literature, and the advantages of flexible windows and stochastic travel times are stressed.DoutoradoAutomaçãoDoutor em Engenharia Elétrica141064/2015-3CNP