Avaliação do uso de Neural Large Neighborhood Search em problemas de roteamento de veículo com coletas e entregas (2023)
- Authors:
- USP affiliated author: SANTOS, CAMILA STENICO DOS - ICMC
- School: ICMC
- Subjects: NORMALIZAÇÃO DA DOCUMENTAÇÃO; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Keywords: Aprendizado por reforço; Problema de roteamento de veículos
- Language: Português
- Abstract: O aumento das vendas por e-commerce por pequenas e médias empresas afeta diretamente a busca por demandas de first-mile na cadeia logística, ou seja, há mais itens para serem coletados dentro da malha urbana, causando maior custo de operação e aumento na complexidade do planejamento logístico. Este impacto abre espaço para soluções que buscam aumentar a eficácia do processo. O problema de roteamento de veículos, estudado desde 1960, traz como uma de suas variantes o problema com demandas mistas, onde pontos de coleta e entrega são combinados na mesma rota em busca de eficiência operacional. Nos últimos anos, o aprendizado de máquina, em especial, o aprendizado por reforço, tem sido estudado como uma metaheurística para problema de roteamento de veículo, combinado a heurísticas existentes. Em 2019, foi proposto o uso de aprendizado por reforço junto a heurística de busca em grandes vizinhanças, resultando em uma meta heurística chamada Neural Large Neighborhood Search (NLNS), com grande potencial de performance e resultados. Neste cenário, o presente trabalho de pesquisa tem como objetivo analisar a eficácia do NLNS para gerar rotas com demandas de coletas e entregas combinadas em três cidades do território brasileiro: Rio de Janeiro, Brasília e Belém. Os resultados indicam que, embora o NLNS tenha demonstrado potencial, seus resultados não superaram o benchmark utilizado, que integra técnicas de agrupamento com a ferramenta Google OR-Tools.
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2023
-
ABNT
SANTOS, Camila Stenico dos. Avaliação do uso de Neural Large Neighborhood Search em problemas de roteamento de veículo com coletas e entregas. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/91d3a8bb-fe09-4adf-9948-09abdeae3ab1/Camila%20Stenico%20dos%20Santos.pdf. Acesso em: 29 abr. 2024. -
APA
Santos, C. S. dos. (2023). Avaliação do uso de Neural Large Neighborhood Search em problemas de roteamento de veículo com coletas e entregas (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/91d3a8bb-fe09-4adf-9948-09abdeae3ab1/Camila%20Stenico%20dos%20Santos.pdf -
NLM
Santos CS dos. Avaliação do uso de Neural Large Neighborhood Search em problemas de roteamento de veículo com coletas e entregas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 29 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/91d3a8bb-fe09-4adf-9948-09abdeae3ab1/Camila%20Stenico%20dos%20Santos.pdf -
Vancouver
Santos CS dos. Avaliação do uso de Neural Large Neighborhood Search em problemas de roteamento de veículo com coletas e entregas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 29 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/91d3a8bb-fe09-4adf-9948-09abdeae3ab1/Camila%20Stenico%20dos%20Santos.pdf
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