Localização de instalações com o auxílio de Sistema de Informações Geográficas (SIG) e modelagem matemática

Problemas de localização de instalações envolvem escolher o melhor local para uma ou mais instalações dentro de um conjunto de locais possíveis, sendo uma questão logística de ampla abrangência e de grande importância. Uma das ferramentas que auxiliam na resolução desses problemas são os Sistemas de Informações Geográficas (SIG), pela sua grande capacidade em armazenar, exibir e manipular dados espacialmente distribuídos. Essa capacidade aumenta consideravelmente quando se faz seu uso combinado com técnicas de Pesquisa Operacional. Contudo, a integração do SIG com algoritmos de localização, apesar de bastante promissora, ainda não está totalmente difundida na comunidade científica internacional. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho é efetuar uma interface entre o software SIG e um modelo de programação matemática, externo ao SIG, que efetue a localização e alocação de instalações de forma simultânea. Para tanto, foi efetuada uma simulação em um problema fictício de localização de Centros de Distribuição (CD’s), com dados espaciais reais do estado de São Paulo e 18 de seus principais municípios, candidatos à abertura de novos CD’s. Os resultados obtidos mostraram que a realização da interface entre a programação matemática e o software SIG é extremamente viável e, para o problema estudado, também eficiente.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES

Combining Geographica Information Systemas (GIS) and mathematical modeling to location-allocation problems in education facilities management

The objective of this research was to evaluate the quality of the solutions for the facility location-allocation problem generated by the TransCAD GIS software, obtained after the combined use of its Facility Location and Transportation Problem routines, when compared with the optimal solutions obtained from an optimisation model based on Mixed Integer Linear Programming (MILP). For this purpose the models were applied to locate day-care centers and allocate the demand (0-3 year old children) in the city of São Carlos, State of São Paulo, Brazil. Different scenarios were developed to simulate the opening/closing of units and compare with the current situation. Results showed that when the capacity of the facilities is considered, the MILP model gives results 37% better than the TransCAD models, and additionally identifies different locations for the new facilities.(undefined

Metaheurísticas aplicadas ao problema de programação de tripulações no sistema de transporte público.

Este trabalho aborda o Problema de Programação de Tripulações (PPT) no Sistema de Transporte Público. Tal problema consiste em atribuir um conjunto de tarefas aos tripulantes de uma dada empresa participante do sistema de forma que todas as viagens das linhas sob responsabilidade desta sejam executadas com o menor custo possível. A solução do PPT ´e um conjunto de jornadas diárias de trabalho de tripulantes. Neste trabalho, o PPT foi abordado utilizando as metaheurısticas Simulated Annealing(SA), Método de Pesquisa em Vizinhança Variável e Busca Tabu (BT). Esses métodos exploram o espaço de soluções utilizando diferentes estruturas de vizinhança, as quais modificam as jornadas de trabalho através de operações realizadas com suas tarefas. Cada solução gerada pelos métodos ´e avaliada por uma função baseada em penalidades que visa atender a legislação trabalhista, as regras operacionais da empresa, assim como melhorar o aproveitamento da Mao de obra operacional. Os algoritmos foram testados com dados reais de uma empresa que opera na cidade de Belo Horizonte.This work deals with the Bus Crew Scheduling Problem (BCSP) related to a company operating in a public mass transit. Such problem consists in assigning the set of all vehicle trips of a given company to a set of drivers with minimal cost. The solution of BCSP is a set of driver duties. In this work the BSCP was solved through the Simulated Annealing, Tabu Search and Variable Neighborhood Search metaheuristics. These methods explore the solution space using different neighborhoods, which modify the driver duties through tasks’ movements. Each schedule is evaluated by a function based on penalties that has as goal to satisfy the labor agreement rules, the operational rules of the company, as well as to optimize the use of the crew at work. The algorithms were tested with real data provided by a company operating in Belo Horizonte city