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Formulations and solution methods for vehicle routing problems with data uncertainty

Resumo

O Problema de Roteamento de Veículos (PRV) tem sido amplamente usado no suporte à tomada de decisão tio gerenciamento da cadeia de suprimentos. Apesar da importância deste problema poucos pesquisadores têm abordado uma característica muito observada: a incerteza dos dados. Por exemplo, tempos de viagem e de serviço, demandas e janelas de tempo podem não ser conhecidas com certeza durante o planejamento. Assim, são dadas por estimativas e podem variar após a decisão ter sido tomada. Para decisões mais realistas, incertezas devem ser consideradas durante o planejamento. Entretanto, as formulações resultantes se tornam consideravelmente mais difíceis de resolver, exigindo o uso de métodos especializados. O propósito deste projeto é desenvolver novas-formulações e métodos de solução exatos para o PRV com incertezas, usando programação estocástica e otimização robusta. Em ambos os caso, resolver as formulações resultantes exige métodos poderosos, que devem explorar características especiais da estrutura da formulação. A novidade desta proposta é combinar o método de pontos interiores com os métodos de geração de colunas e branch-price-and-cut, com o objetivo de melhorar a convergência desses métodos e possibilitar a resolução de problemas de grande porte. Até o momento, não se conhece trabalhos que proponham essa combinação para resolver o PRV com incertezas. Acreditamos que o sucesso deste projeto requer um time com conhecimentos de diferentes áreas, o que justifica esta proposta de cooperação. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
MUNARI, PEDRO; MORENO, ALFREDO; DE LA VEGA, JONATHAN; ALEM, DOUGLAS; GONDZIO, JACEK; MORABITO, REINALDO. The Robust Vehicle Routing Problem with Time Windows: Compact Formulation and Branch-Price-and-Cut Method. TRANSPORTATION SCIENCE, v. 53, n. 4, p. 1043-1066, JUL-AUG 2019. Citações Web of Science: 0.
GONDZIO, JACEK; GONZALEZ-BREVIS, PABLO; MUNARI, PEDRO. Large-scale optimization with the primal-dual column generation method. MATHEMATICAL PROGRAMMING COMPUTATION, v. 8, n. 1, p. 47-82, MAR 2016. Citações Web of Science: 7.

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