Heurísticas baseadas em busca em vizinhança variável para o problema de programação integrada de veículos e tripulações no transporte coletivo urbano por ônibus.
Na maioria das cidades brasileiras, o ônibus é o principal, senão o único meio de transporte público de passageiros, atendendo àqueles que não possuem carro, mas também contribuindo para reduzir os congestionamentos e, dessa forma, melhorando a qualidade de vida. A fim de incentivar a sua utiliz...
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Universidade de São Paulo
2008
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ndltd-IBICT-oai-teses.usp.br-tde-30092008-1455322019-01-22T01:12:35Z Heurísticas baseadas em busca em vizinhança variável para o problema de programação integrada de veículos e tripulações no transporte coletivo urbano por ônibus. Heuristics based on variable neighborhood search for the simultaneously vehicle crew scheduling problem in urban transport by bus. Jorge von Atzingen dos Reis Cláudio Barbieri da Cunha Nicolau Dionísio Fares Gualda Marcone Jamilson Freitas Souza Heurística Mão-de-obra Ônibus Transporte coletivo Heuristic Public transport Workmanship Na maioria das cidades brasileiras, o ônibus é o principal, senão o único meio de transporte público de passageiros, atendendo àqueles que não possuem carro, mas também contribuindo para reduzir os congestionamentos e, dessa forma, melhorando a qualidade de vida. A fim de incentivar a sua utilização em muitas cidades, inúmeras medidas devem ser tomadas, incluindo um esforço para reduzir custos e, em decorrência, as tarifas pagas pelos usuários, definindo uma tarifa justa que privilegie a população de baixa renda, na qual estão inseridos uma grande parcela dos seus usuários. Nesse contexto, a programação eficiente de veículos e tripulações é essencial para essa redução de custos, uma vez que representa uma parcela significativa dos mesmos. Este trabalho trata do Problema de Programação de Veículos e de Tripulantes de Ônibus, em que ambas as programações são determinadas simultaneamente e de maneira integrada. Durante a realização deste trabalho, foi desenvolvido um programa computacional em C++, o qual implementa a metaheurística Busca em Vizinhança Variável (VNS) utilizada para resolver esse problema complexo. São apresentados resultados de experimentos computacionais com dados reais de uma empresa de transporte coletivo. Os resultados obtidos comprovam a eficácia da abordagem integrada em comparação com quatro outras abordagens encontradas na literatura. In most Brazilian cities, bus has become the main, and oftentimes the only mean of public transportation, not only servicing those who cannot afford to have a car, but also helping to reduce traffic congestion and thus improving quality of life. In order to encourage the bus usage in many cities, several measures must be taken, including an effort to reduce overall costs and, as a result, fares paid by the users, thus benefit mainly low income users which represent a major part of its users. In this context, an efficient scheduling of vehicles and crews is essential to achieve cost reduction, since it accounts for a major part of overall costs. In this paper, we deal with the Bus Vehicle Crew Scheduling Problem, in which bus and crew schedules are simultaneously determined in an integrated approach. We propose an approach based on Variable Neighborhood search to solve this complex problem, which was implemented in C++. Computational results for real-world problems are presented, showing the effectiveness of this novel approach in comparison with other four approaches found in the literature. 2008-07-08 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-30092008-145532/ por info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade de São Paulo Engenharia de Transportes USP BR reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP instname:Universidade de São Paulo instacron:USP |
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Na maioria das cidades brasileiras, o ônibus é o principal, senão o único meio de transporte público de passageiros, atendendo àqueles que não possuem carro, mas também contribuindo para reduzir os congestionamentos e, dessa forma, melhorando a qualidade de vida. A fim de incentivar a sua utilização em muitas cidades, inúmeras medidas devem ser tomadas, incluindo um esforço para reduzir custos e, em decorrência, as tarifas pagas pelos usuários, definindo uma tarifa justa que privilegie a população de baixa renda, na qual estão inseridos uma grande parcela dos seus usuários. Nesse contexto, a programação eficiente de veículos e tripulações é essencial para essa redução de custos, uma vez que representa uma parcela significativa dos mesmos. Este trabalho trata do Problema de Programação de Veículos e de Tripulantes de Ônibus, em que ambas as programações são determinadas simultaneamente e de maneira integrada. Durante a realização deste trabalho, foi desenvolvido um programa computacional em C++, o qual implementa a metaheurística Busca em Vizinhança Variável (VNS) utilizada para resolver esse problema complexo. São apresentados resultados de experimentos computacionais com dados reais de uma empresa de transporte coletivo. Os resultados obtidos comprovam a eficácia da abordagem integrada em comparação com quatro outras abordagens encontradas na literatura.
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In most Brazilian cities, bus has become the main, and oftentimes the only mean of public transportation, not only servicing those who cannot afford to have a car, but also helping to reduce traffic congestion and thus improving quality of life. In order to encourage the bus usage in many cities, several measures must be taken, including an effort to reduce overall costs and, as a result, fares paid by the users, thus benefit mainly low income users which represent a major part of its users. In this context, an efficient scheduling of vehicles and crews is essential to achieve cost reduction, since it accounts for a major part of overall costs. In this paper, we deal with the Bus Vehicle Crew Scheduling Problem, in which bus and crew schedules are simultaneously determined in an integrated approach. We propose an approach based on Variable Neighborhood search to solve this complex problem, which was implemented in C++. Computational results for real-world problems are presented, showing the effectiveness of this novel approach in comparison with other four approaches found in the literature.
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