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Técnicas de Inteligência Artificial e otimização aplicadas ao problema de roteamento de veículos com coleta e entrega de cargas completas

Processo: 25/14037-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Mestrado
Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2025
Data de Término da vigência: 31 de julho de 2026
Área de conhecimento:Engenharias - Engenharia de Produção - Pesquisa Operacional
Pesquisador responsável:Antônio Augusto Chaves
Beneficiário:Paulo Roberto Costa Pedro
Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:24/08848-3 - Problema de roteamento de veículos com coleta e entrega de cargas completas: métodos de otimização e restrições práticas da milha intermediária da cadeia de suprimentos, AP.R
Assunto(s):Meta-heurística   Problemas de roteamento de veículos   Otimização combinatória
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Metaheurísticas | Milha intermediária | roteamento de veículos | Otimização combinatória

Resumo

Este projeto visa investigar e desenvolver soluções eficientes para o problema de roteamento de veículos com coleta e entrega de cargas completas no transporte de milha intermediária de empresas de e-commerce. A pesquisa irá abordar desafios logísticos como frota heterogênea e sustentável, estações de recarga, janelas de tempo e a utilização de frota terceirizada. A otimização dessa etapa é essencial para reduzir custos, melhorar a eficiência operacional e minimizar impactos ambientais. Para isso, serão aplicadas técnicas de otimização exata e heurística, com destaque para o uso de metaheurísticas baseadas em chaves aleatórias e algoritmos evolutivos. Além disso, o projeto explorará técnicas de Inteligência Artificial para otimizar essas metaheurísticas, investigando como LLMs (do inglês, Large Language Models) podem configurar os parâmetros das metaheurísticas e como técnicas de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo podem aproximar o cálculo da função objetivo, reduzindo o custo computacional. Espera-se que os métodos desenvolvidos contribuam para tornar o transporte entre centros de distribuição mais ágil, econômico e sustentável.

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