Aplicação de um algoritmo genético ao problema de rodízio de tripulações do sistema de transporte público urbano.

Simple item page
dc.contributor.authorMartins, Leandro do Carmo
dc.contributor.authorSilva, Gustavo Peixoto
dc.date.accessioned2018-01-24T16:30:32Z
dc.date.available2018-01-24T16:30:32Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractEste trabalho aborda a resolução do Problema de Rodízio de Tripulações (PRT) de empresas do sistema de trans-porte público. O PRT consiste em atribuir uma sequência de jornadas de trabalho aos tripulantes de uma empresa para um dado horizonte de planejamento, com o intuito de minimizar seus custos totais. O custo fixo é dado pelo número de tripulações necessárias para realizar todas as jornadas e os custos variáveis correspondem ao total de horas extras ou ociosas, acumuladas por cada tripulação no período. Na resolução deste problema, são consideradas tanto as restrições operacionais quanto as restrições trabalhistas de uma dada empresa. Neste trabalho, o PRT foi resolvido em duas etapas: a primeira consiste em atribuir os dias de folga, minimizando o número de tripulações. A segunda etapa consiste em alocar as jornadas a serem realizadas, minimizando as horas extras e ociosas no período. As duas etapas foram resolvidas utilizando um Algoritmo Genético ainda não aplicado em casos brasileiros. O algoritmo foi desenvolvido para resolver um caso real e seus resultados foram comparados com a solução exata de um modelo de Programação Linear Inteira, mostrando ser competitivo.pt_BR
dc.description.abstractenThis paper addresses the resolution of the Crew Rostering Problem (CRP). The problem consists of assigning duties to the crew members of a company over a given planning horizon, in order to minimize its total costs. The number of crews required to perform all journeys is considered as the fixed costs, while the accumulated overtime hours and idle hours for each crew are the variables costs. In the resolution of this problem, it must be considered the labor laws and the operational constraints of each company. In this paper, we solved the CRP in two stages. In the first of them, we defined the rest period, minimizing the total number of crews. In the second stage, we allocated the duties to be performed by crews, minimizing idle and overtime hours. Both stages were solved using a Genetic Algorithm, a novel CRP approach to Brazilian cases. The algorithm was designed to solve a real case from a company and its results were compared with the exact solutions obtained by an Integer Programming Model, indicating to be competitive.pt_BR
dc.identifier.citationMARTINS, L. do C.; SILVA, G. P. Aplicação de um algoritmo genético ao problema de rodízio de tripulações do sistema de transporte público urbano. Transportes, Rio de Janeiro, v. 25, p. 31-40, 2017. Disponível em: <https://www.revistatransportes.org.br/anpet/article/view/1074>. Acesso em: 16 jan. 2018.pt_BR
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.14295/transportes.v25i1.1074
dc.identifier.issn2237-1346
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/9336
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsabertopt_BR
dc.rights.licenseOs trabalhos publicados no periódico Transportes estão sob Licença Creative Commons que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais. Fonte: Transportes <https://www.revistatransportes.org.br/anpet/index>. Acesso em: 27 fev. 2020.pt_BR
dc.subjectProblema de rodízio de tripulaçõespt_BR
dc.subjectProgramação de tripulaçõespt_BR
dc.subjectAlgoritmos genéticospt_BR
dc.titleAplicação de um algoritmo genético ao problema de rodízio de tripulações do sistema de transporte público urbano.pt_BR
dc.typeArtigo publicado em periodicopt_BR
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
ARTIGO_AplicaçãoAlgoritmoGenético.pdf
Size:
569.95 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
924 B
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
DECOM - Artigos publicados em periódicos