Novas heuristicas para o problema de escalas de tripulacoes.

• Processo: 03/04547-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2003
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2005
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia de Produção - Pesquisa Operacional
• Pesquisador responsável: Luiz Antonio Nogueira Lorena
• Beneficiário: Geraldo Regis Mauri
• Instituição Sede: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
• Assunto(s): Otimização combinatória
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Otimizacao Combinatoria

Resumo

Esta proposta trata de novas técnicas heurísticas para solucionar o problema conhecido como Driver Scheduling Problem (DSP), comum em empresas do setor de transporte público rodoviário. Este problema consiste na atribuição da tarefa de condução dos veículos ao menor número possível de motoristas e cobradores (tripulações), de tal forma que as viagens das diferentes linhas atendidas pela empresa sejam executadas com o menor custo operacional possível. Considerando tarefas associadas a tripulações, estas associações podem ser representadas como colunas de zeros e uns, conforme as respectivas tarefas sejam ou não realizadas pelas tripulações. Assim, será empregado um Algoritmo de Treinamento Populacional (PTA) para a geração de colunas de boa qualidade (custo baixo e boa cobertura de tarefas), que seriam treinadas por uma heurística e que resultem de um processo evolutivo. Estas colunas irão compor um problema de cobertura de conjuntos, que representará o problema de seleção de tripulações, executando todas as tarefas e reduzindo os custos de operação e outros custos envolvidos no processo. Para a solução do problema de cobertura serão usadas e comparadas, heurísticas gulosas, um algoritmo genético e a solução de programação linear do CPLEX. A validação os métodos será feita em instancias existentes na literatura, e se possível com problemas reais. Quando possível, os resultados apresentados serão comparados com os de outros métodos já existentes. (AU)