Aplicação e análise de alguns procedimentos de contrução de rota para o problema do caixeiro viajante

O transporte, em geral, absorve em média a porcentagem mais elevada de custos do que qualquer outra atividade logística. Por isso, muitas empresas estão repensando seus processos para redução dos mesmos. A otimização da distribuição de produtos é um problema estudado há muito tempo por pesquisadores de diversas áreas. Este tipo de problema é classificado como de otimização combinatória. Dentre as modelagens podem ser citados o Problema do Caixeiro Viajante (PCV) e o Problema de Roteamento de Veículos (PRV). Estes têm por objetivo encontrar o menor caminho conectando-seNlugares de destino. O presente trabalho visa analisar e comparar, em termos de desempenho computacional e qualidade das soluções obtidas, as principais heurísticas de construção de rotas, além de um Algoritmo Genético para o PCV. Também aplicou-se o algoritmo 2-opt para melhoria das rotas geradas. Foram utilizados dados reais de uma distribuidora de produtos em uma determinada região da cidade de Curitiba (PR), Brasil. As coordenadas geográficas dos pontos de visitação foram extraídas do aplicativo online Google Earth, as quais foramconvertidas em coordenadas cartesianas, para posterior aplicação dos algoritmos utilizados. Os resultados obtidos foram comparados com as rotas reais que estão sendo utilizadas por um determinado representante da referida distribuidora.The transport in general, absorb on average the highest percentage of costs than any other logistics activities. Therefore,many companies are rethinking their processes to reduce them. The optimization of product distribution is a much studied problem time by researchers from several areas. This type of problem is classified as combinatorial optimization. Among the modeling can be cited the Traveling Salesman Problem (TSP) and the problem of Vehicle Routing (PRV). These, aims to find the lowest path connecting N places of destination. The present work analyze and compare, in terms of computational performance and quality of solutions, the main route construction heuristics, and a genetic algorithm for the TSP. We also applied the algorithm 2-opt to improve the routes generated. We used real data a distributor of products in a certain region of the city of Curitiba (PR), Brazil. The geographical coordinates of places to visit were taken from the online application Google Earth, which were converted to Cartesian coordinates for application of algorithms used. The results were compared with the actual routes being used by a particular representative distributor of that

Aplicação de um algoritmo genético para o problema do carteiro chinês em uma situação real de cobertura de arcos

O Problema do Carteiro Chinês é um problema de otimização que objetiva cobrir todos os arcos de um grafo, minimizando a distância total percorrida. Pode ser aplicado a grafos não-direcionados (ruas de mão dupla), direcionados (ruas de mão única) ou mistos (algumas ruas de mão dupla e outras de mão única). A busca pela rota é feita por algoritmos que geram soluções aproximadas. Neste trabalho será utilizado um Algoritmo Genético para a construção de rotas que se aproximem da solução ótima. O objetivo principal será o de minimizar o custo do percurso da coleta e transporte dos resíduos sólidos urbanos, na cidade de Irati (PR), Brasil. O objetivo da modelagem foi a redução dos gastos dos recursos públicos, gerando economia à Prefeitura da cidade. A aplicação do algoritmo foi realizada em uma região central da cidade. Foram utilizados para mapeamento, dados reais cedidos por funcionários da Prefeitura. Com o auxílio do aplicativo online Google Earth, foram obtidas as coordenadas geográficas dos vértices do grafo associado ao problema. Os resultados gerados pelo algoritmo genético foram comparados com a solução ótima obtida através do software LINGO®12.0. Estes resultados se mostraram satisfatórios para a pequena instância do problema analisado.The Chinese Postman Problem is an optimization problem that aims to cover all the arcs of a graph, minimizing the total distance traveled. Can be applied to non-directed graphs (two-way streets), directed (one-way streets) or mixed (some two-way streets and other one-way).These arch for the route is done by algorithms that generate approximate solutions. In this work we used a genetic algorithm for the construction of routes that approximate the optimal solution. The main objective is to minimize the cost of the course of collection and transportation solid waste in the city of Irati (PR), Brazil. The application of the algorithm was performed in a downtown area. Were used formapping, real data courtesy of City Hall officials. With the help of the online application Google Earth, we obtained the geographical coordinates of the vertices of the graph associated with the problem. The results generated by the genetic algorithm were compared with the optimal solution obtained by LINGO ® 12.0 software. These results were satisfactory for this mall instance of problems analyzed

Aplicação e análise de alguns procedimentos de contrução de rota para o problema do caixeiro viajante

O transporte, em geral, absorve em média a porcentagem mais elevada de custos do que qualquer outra atividade logística. Por isso, muitas empresas estão repensando seus processos para redução dos mesmos. A otimização da distribuição de produtos é um problema estudado há muito tempo por pesquisadores de diversas áreas. Este tipo de problema é classificado como de otimização combinatória. Dentre as modelagens podem ser citados o Problema do Caixeiro Viajante (PCV) e o Problema de Roteamento de Veículos (PRV). Estes têm por objetivo encontrar o menor caminho conectando-seNlugares de destino. O presente trabalho visa analisar e comparar, em termos de desempenho computacional e qualidade das soluções obtidas, as principais heurísticas de construção de rotas, além de um Algoritmo Genético para o PCV. Também aplicou-se o algoritmo 2-opt para melhoria das rotas geradas. Foram utilizados dados reais de uma distribuidora de produtos em uma determinada região da cidade de Curitiba (PR), Brasil. As coordenadas geográficas dos pontos de visitação foram extraídas do aplicativo online Google Earth, as quais foramconvertidas em coordenadas cartesianas, para posterior aplicação dos algoritmos utilizados. Os resultados obtidos foram comparados com as rotas reais que estão sendo utilizadas por um determinado representante da referida distribuidora.The transport in general, absorb on average the highest percentage of costs than any other logistics activities. Therefore,many companies are rethinking their processes to reduce them. The optimization of product distribution is a much studied problem time by researchers from several areas. This type of problem is classified as combinatorial optimization. Among the modeling can be cited the Traveling Salesman Problem (TSP) and the problem of Vehicle Routing (PRV). These, aims to find the lowest path connecting N places of destination. The present work analyze and compare, in terms of computational performance and quality of solutions, the main route construction heuristics, and a genetic algorithm for the TSP. We also applied the algorithm 2-opt to improve the routes generated. We used real data a distributor of products in a certain region of the city of Curitiba (PR), Brazil. The geographical coordinates of places to visit were taken from the online application Google Earth, which were converted to Cartesian coordinates for application of algorithms used. The results were compared with the actual routes being used by a particular representative distributor of that

Aplicação de um algoritmo genético para o problema do carteiro chinês em uma situação real de cobertura de arcos

O Problema do Carteiro Chinês é um problema de otimização que objetiva cobrir todos os arcos de um grafo, minimizando a distância total percorrida. Pode ser aplicado a grafos não-direcionados (ruas de mão dupla), direcionados (ruas de mão única) ou mistos (algumas ruas de mão dupla e outras de mão única). A busca pela rota é feita por algoritmos que geram soluções aproximadas. Neste trabalho será utilizado um Algoritmo Genético para a construção de rotas que se aproximem da solução ótima. O objetivo principal será o de minimizar o custo do percurso da coleta e transporte dos resíduos sólidos urbanos, na cidade de Irati (PR), Brasil. O objetivo da modelagem foi a redução dos gastos dos recursos públicos, gerando economia à Prefeitura da cidade. A aplicação do algoritmo foi realizada em uma região central da cidade. Foram utilizados para mapeamento, dados reais cedidos por funcionários da Prefeitura. Com o auxílio do aplicativo online Google Earth, foram obtidas as coordenadas geográficas dos vértices do grafo associado ao problema. Os resultados gerados pelo algoritmo genético foram comparados com a solução ótima obtida através do software LINGO®12.0. Estes resultados se mostraram satisfatórios para a pequena instância do problema analisado. The Chinese Postman Problem is an optimization problem that aims to cover all the arcs of a graph, minimizing the total distance traveled. Can be applied to non-directed graphs (two-way streets), directed (one-way streets) or mixed (some two-way streets and other one-way).These arch for the route is done by algorithms that generate approximate solutions. In this work we used a genetic algorithm for the construction of routes that approximate the optimal solution. The main objective is to minimize the cost of the course of collection and transportation solid waste in the city of Irati (PR), Brazil. The application of the algorithm was performed in a downtown area. Were used formapping, real data courtesy of City Hall officials. With the help of the online application Google Earth, we obtained the geographical coordinates of the vertices of the graph associated with the problem. The results generated by the genetic algorithm were compared with the optimal solution obtained by LINGO ® 12.0 software. These results were satisfactory for this mall instance of problems analyzed

Aplicaçao e análise de alguns procedimentos de contruçao de rota para o problema do caixeiro viajante

The transport in general, absorb on average the highest percentage of costs than any other logistics activities. Therefore,many companies are rethinking their processes to reduce them. The optimization of product distribution is a much studied problem time by researchers from several areas. This type of problem is classified as combinatorial optimization. Among the modeling can be cited the Traveling Salesman Problem (TSP) and the problem of Vehicle Routing (PRV). These, aims to find the lowest path connecting N places of destination. The present work analyze and compare, in terms of computational performance and quality of solutions, the main route construction heuristics, and a genetic algorithm for the TSP. We also applied the algorithm 2-opt to improve the routes generated. We used real data a distributor of products in a certain region of the city of Curitiba (PR), Brazil. The geographical coordinates of places to visit were taken from the online application Google Earth, which were converted to Cartesian coordinates for application of algorithms used. The results were compared with the actual routes being used by a particular representative distributor of that.O transporte, em geral, absorve em média a porcentagem mais elevada de custos do que qualquer outra atividade logística. Por isso, muitas empresas estão repensando seus processos para redução dos mesmos. A otimização da distribuição de produtos é um problema estudado há muito tempo por pesquisadores de diversas áreas. Este tipo de problema é classificado como de otimização combinatória. Dentre as modelagens podem ser citados o Problema do Caixeiro Viajante (PCV) e o Problema de Roteamento de Veículos (PRV). Estes têm por objetivo encontrar o menor caminho conectando-seNlugares de destino. O presente trabalho visa analisar e comparar, em termos de desempenho computacional e qualidade das soluções obtidas, as principais heurísticas de construção de rotas, além de um Algoritmo Genético para o PCV. Também aplicou-se o algoritmo 2-opt para melhoria das rotas geradas. Foram utilizados dados reais de uma distribuidora de produtos em uma determinada região da cidade de Curitiba (PR), Brasil. As coordenadas geográficas dos pontos de visitação foram extraídas do aplicativo online Google Earth, as quais foramconvertidas em coordenadas cartesianas, para posterior aplicação dos algoritmos utilizados. Os resultados obtidos foram comparados com as rotas reais que estão sendo utilizadas por um determinado representante da referida distribuidora

Aplicaçao de um algoritmo genético para o problema do carteiro chinês em uma situaçao real de cobertura de arcos

The Chinese Postman Problem is an optimization problem that aims to cover all the arcs of a graph, minimizing the total distance traveled. Can be applied to non-directed graphs (two-way streets), directed (one-way streets) or mixed (some two-way streets and other oneway). These arch for the route is done by algorithms that generate approximate solutions. In this work we used a genetic algorithm for the construction of routes that approximate the optimal solution. The main objective is to minimize the cost of the course of collection and transportation solid waste in the city of Irati (PR), Brazil. The application of the algorithm was performed in a downtown area. Were used formapping, real data courtesy of City Hall officials. With the help of the online application Google Earth, we obtained the geographical coordinates of the vertices of the graph associated with the problem. The results generated by the genetic algorithm were compared with the optimal solution obtained by LINGO ® 12.0 software. These results were satisfactory for this mall instance of problems analyzed.O Problema do Carteiro Chinês é um problema de otimização que objetiva cobrir todos os arcos de um grafo, minimizando a distância total percorrida. Pode ser aplicado a grafos nãodirecionados (ruas de mão dupla), direcionados (ruas de mão única) ou mistos (algumas ruas de mão dupla e outras de mão única). A busca pela rota é feita por algoritmos que geram soluções aproximadas. Neste trabalho será utilizado um Algoritmo Genético para a construção de rotas que se aproximem da solução ótima. O objetivo principal será o de minimizar o custo do percurso da coleta e transporte dos resíduos sólidos urbanos, na cidade de Irati (PR), Brasil. O objetivo da modelagem foi a redução dos gastos dos recursos públicos, gerando economia à Prefeitura da cidade. A aplicação do algoritmo foi realizada em uma região central da cidade. Foram utilizados para mapeamento, dados reais cedidos por funcionários da Prefeitura. Com o auxílio do aplicativo online Google Earth, foram obtidas as coordenadas geográficas dos vértices do grafo associado ao problema. Os resultados gerados pelo algoritmo genético foram comparados com a solução ótima obtida através do software LINGO®12.0. Estes resultados se mostraram satisfatórios para a pequena instância do problema analisado