ESTUDO COMPARATIVO ENTRE PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE, SUCESSIVAS ATRIBUIÇÕES E A METAHEURÍSTICA SIMULATED ANNEALING NO PROBLEMA DE ALOCAÇÃO DE FROTA

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

06/12/2010

RESUMO

O Plano Operacional no Serviço de Transporte Coletivo Urbano de Passageiros é o principal detentor das atividades mais complexas e essenciais para um serviço de qualidade dentro de um sistema de transporte coletivo, compondo, com isso, grande parte dos preços tarifários praticados e influenciando diretamente a vida dos usuários de um Sistema de Transporte Público, presente no dia a dia de 60% da população brasileira. Dentro dessas atividades que constituem o Plano Operacional, existem a análise dos custos operacionais, o estudo da demanda, o dimensionamento e alocação de frota e o dimensionamento e alocação das tripulações. O presente estudo está focado na etapa de dimensionamento e alocação de frota, mais especificamente no Problema de Alocação de Frota, que consiste na atividade de programar os veículos disponíveis nos horários estipulados pelas linhas urbanas. Atividade esta, muitas vezes, feita de forma manual pelas empresas deste setor, o que deixa de levar em conta uma série de variáveis, já que, dependendo do caso e do tipo ou tamanho do ambiente onde atua uma empresa prestadora de serviço de transporte público, é um problema do tipo NP-Completo. A principal contribuição deste trabalho é apresentar um estudo comparativo entre os algoritmos Programação Concorrente, Alocação por Sucessivas Atribuições e a metaheurística Simulated Annealing. O propósito dessa comparação é encontrar um método eficaz que atenda ao objetivo da otimização dentro de um tempo computacional aceitável e que gere escalas de veículos eficientes não só do ponto de vista operacional, como também do ponto de vista econômico. Após implementar, testar os métodos e comparar seus resultados através de dados fictícios, descobriu-se que a Alocação por Sucessivas Atribuições obteve vantagem sobre os outros algoritmos. Sendo assim, um estudo de caso foi selecionado a fim de se aplicar o melhor método sobre dados reais e, para tal, uma empresa que opera parte do Plano Operacional do sistema de transporte público da cidade de Blumenau, Santa Catarina, cedeu suas informações operacionais. Empregando-se o algoritmo sobre estes dados do estudo de caso, obteve-se uma boa solução, a qual estava dentro das expectativas

ASSUNTO(S)

otimização combinatória problema de alocação de frota planejamento operacional ciencia da computacao otimização combinatória combinatorial optimization vehicle scheduling problem urban transport operational planning transporte urbano

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