Meta-Heurística Evolutiva para Problemas de Roteamento com Drones

• Processo: 23/10946-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2023
• Situação: Interrompido
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Teoria da Computação
• Pesquisador responsável: Mário César San Felice
• Beneficiário: Pedro Guilherme Torres das Neves
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 25/02409-0 - Abordagem Meta-heurística Aprimorada por Aprendizado de Reforço para o Clustered Flying Sidekick Travelling Salesman Problem, BE.EP.IC
• Assunto(s): Veículos aéreos não tripulados Otimização combinatória
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Brkga | drone | Vehicle routing problems | Otimização Combinatória

Resumo

Problemas de roteamento de veículos visam minimizar os custos de rotas percorridas por veículos de entrega, sendo muito interessantes e estudados. Com o surgimento e avanço da tecnologia de drones, estes problemas clássicos vêm ganhando novas variações que envolvem a colaboração de veículos tradicionais com drones. Este projeto terá como objetivo o estudo destes problemas,bem como a formulação de novas soluções para os mesmos usando algoritmos genéticos, especialmente o Multi-Parent Biased Random-Key Genetic Algorithm with Implicit Path-Relinking.Como iniciação científica, este projeto tem por objetivo introduzir o candidato à área de pesquisa e complementar sua formação na área de projeto e análise de algoritmos. Existe também interesse em compilar os resultados obtidos em um artigo, ou relatório técnico