ALGORITMO SIMULATED ANNEALING PARA ROTEIRIZAÇÃO DE VEÍCULOS EM UMA EMPRESA DE OUTSOURCING
Colloquium Exactarum
ALGORITMO SIMULATED ANNEALING PARA ROTEIRIZAÇÃO DE VEÍCULOS EM UMA EMPRESA DE OUTSOURCING
Autor Correspondente: Cindy Cristina Pinheiro | [email protected]
Palavras-chave: Outsourcing. Roteirização de veículos. Algoritmo Simulated Annealing
Resumos Cadastrados
Resumo Português:
Em um ambiente econômico cada vez mais competitivo, as organizações precisam investir continuamente em inovação e redução de custos. A utilização de soluções logísticas vem se mostrando uma boa alternativa para reduzir custos mantendo-se níveis de serviço. Assim, a utilização de métodos para roteirização de veículos pode ser considerada um desses instrumentos. Nesse contexto, esse trabalho apresenta o problema de roteirização de veículos com restrição de tempo máximo em rota, identificando e implementando em linguagem C/C++ um algoritmo que utiliza a aplicação de métodos exatos, heurísticos e meta-heurísticos para a resolução do problema. O método proposto obtém uma solução que reduz de oito para seis as rotas realizadas pela empresa. Além disso, a aplicação do Simulated Annealing proporcionou melhora de 10,71% sobre a solução inicial considerada com a heurística do vizinho mais próximo e 13,80% sobre a solução inicial baseada em método exato.
Resumo Inglês:
In an increasingly competitive economic environment companies have been invested in innovation and cost reduction. The use of logistics solutions has shown a good alternative to reduce maintenance costs and improving service levels. The use of vehicle routing methods can be considered as one such instrument. In this paper was presented a maximum time-constrained vehicle routing problem, which identifying and implementing in C/C++ an algorithm that uses mathematic programming, heuristic and metaheuristic techniques. The adopted method obtains a solution that reduces eight to six steps performed by the company. In addition, a Simulated Annealing simulation improves 10.71% over an initial solution considered with the next closest item heuristic and 13.80% over an initial solution used in the exact method.
