Aplicação de algoritmo genético na otimização dinâmica do espaço em veículo urbano de carga
O setor de logística de cargas, assim como outros ramos do mercado, opera com margens de lucro muito ajustadas, assim, o planejamento estratégico segue alguns parâmetros, em destaque o volume e peso transportados, onde a locação eficiente dessas dimensões podem permitir a competitividade e qualidade na oferta do serviço. Contudo o dinamismo desse ambiente – objetos que ocupam volume e peso variados – impõem desafios que acabam gerando um problema, o qual pode ser classificado como NP-Difícil. Nesse sentido se propõe a aplicação de uma heurística baseada em Algoritmos Genéticos que apresente bons resultados em tempo computacional aceitável, na resolução das questões apresentadas. Para facilitar a validação do algoritmo implementado foram simuladas as dimensões e a capacidade de carga para um veículo específico, bem como, se trabalhou com objetos definidos, onde o computo de tais volumes excedem os parâmetros. Como resultado, após diversas simulações e ajustes na estrutura do código-fonte foi apontada uma solução ótima. Os valores obtidos foram comparados com outra implementação, baseada no framework DEAP, utilizando mesma estrutura de dados, tendo como intuito a validação da implementação proposta.
Aplicação de algoritmo genético na otimização dinâmica do espaço em veículo urbano de carga
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DOI: 10.22533/at.ed.0102014123
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Palavras-chave: cadeia de suprimentos, computação evolutiva, algoritmos de otimização
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Keywords: supply chain, evolutionary computing, optimization algorithms
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Abstract:
The cargo logistics sector, as well as other branches of the market, operates with very adjusted profit margins, so the strategic planning follows some parameters, highlighting the volume and weight transported. In this branch, the efficient rental of these dimensions can allow competitiveness and quality in the offer of the service. However, the dynamism of this environment - objects that occupy varied volume and weight - impose challenges that end up generating a problem, which can be classified as NP-Hard. In this sense, it is proposed to apply a heuristic based on Genetic Algorithms that present good results in acceptable computational time, in solving the issues presented. To facilitate the validation of the implemented algorithm, the dimensions and load capacity for a specific vehicle were simulated, as well as, if worked with defined objects, where the computation of such volumes exceed the parameters. As a result, after several simulations and adjustments in the structure of the source code a global maximum was pointed out. The values obtained were compared with another implementation, based on the DEAP framework, using the same data structure, to validate the solution
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Número de páginas: 7
- Leandro da Silva Camargo
- Marilton Sanchotene de Aguiar
- Bruno Siqueira da Silva
