| Summary: | Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 2015. === Made available in DSpace on 2016-05-24T17:42:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2015 === O objetivo desta tese consiste em resolver o problema de roteamento e programação de caminhões, com restrições de horário de trabalho do motorista profissional impostas pela legislação (HOS), considerando carga completa e viagens de longa distância, de modo a minimizar os custos totais de operação. Diferentemente de outros trabalhos encontrados na literatura, nesta tese a rota e os locais de parada são determinados concomitantemente com a programação da operação. Este problema foi modelado através de um grafo, para o qual três algoritmos de busca foram aplicados. Testes realizados mostram que o método de solução proposto reage adequadamente à s mudanças realizadas nos custos dos serviços oferecidos nos diversos locais de parada existentes, tanto no que se refere a escolha da rota, como dos locais em que as paradas deverão ser realizadas. Os resultados obtidos indicam, ainda, que soluções de mÃnimo custo podem ser encontradas com baixo tempo computacional.<br> === Abstract : The main goal of this thesis is to solve the problem of routing and scheduling of trucks, with professional driver working time restrictions imposed by legislation (HOS), considering fully loaded trucks and long-distance work journeys, in order to minimize the total costs of operation. Differently from other studies found in the literature, in this thesis the route and stopping points locations are determined concomitantly with the scheduling. This problem was modeled by a graph, for which three search algorithms were applied. Tests show that the proposed method reacts appropriately to changes made in the costs of services provided under the various stopping places, both as regards the choice of route, such as the locations where the stops will be performed. The results also indicate that low-cost solutions can be found with low computational time.
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