Metaheurísticas Aplicadas ao Problema de Programação de Tripulações no Sistema de Transporte Público

M.J.F. Souza, L.X.T. Cardoso, G.P. da Silva, M.M.S. Rodrigues, S.M.S. Mapa

Abstract


Este trabalho aborda o Problema de Programação de Tripulações (PPT) no Sistema de Transporte Público. Tal problema consiste em atribuir um conjunto de tarefas aos tripulantes de uma dada empresa participante do sistema de forma que todas as viagens das linhas sob responsabilidade desta sejam executadas com o menor custo possível. A solução do PPT é um conjunto de jornadas diárias de trabalho de tripulantes. Neste trabalho, o PPT foi abordado utilizando as metaheur ísticas Simulated Annealing (SA), Método de Pesquisa em Vizinhança Variável e Busca Tabu (BT). Esses métodos exploram o espaço de soluções utilizando diferentes estruturas de vizinhança, as quais modificam as jornadas de trabalho através de operações realizadas com suas tarefas. Cada solução gerada pelos métodos é avaliada por uma função baseada em penalidades que visa atender a legislação trabalhista, as regras operacionais da empresa, assim como melhorar o aproveitamento da mão-de-obra operacional. Os algoritmos foram testados com dados reais de uma empresa que opera na cidade de Belo Horizonte.

References


[1] C. Barnhart, E.L. Johnson, G.L. Nemhauser, M.P. Savelsbergh e P.H. Vance, Branch-and-price: column generation for solving huge integer programs, Operations Research, 46 (1998), 316-329.

C.F. Bouzada, “Análise das despesas administrativas no custo do transporte coletivo por ônibus no município de Belo Horizonte”, Dissertação de mestrado, Fundação João Pinheiro, MG, 2002.

R. Clement e A.Wren, Greedy genetic algorithms, optimizing mutantis and bus driver scheduling, em “Computer-Aided Transit Scheduling” (J.R. Daduna, I. Branco e J.M.P. Paixão, eds.), pp. 213-235, Springer-Verlag, 1995.

J.R. Daduna, I. Branco e J.M.P. Paixão (eds), “Computer-Aided Transit Scheduling”, Proceedings of the 5th International Workshop on Computer-Aided Scheduling of Public Transport, Springer-Verlag, 1995.

M. Desrochers e F. Soumis, A column generation approach to the urban transit crew scheduling problem, Transportation Science, 23 (1989), 1-13.

S.E.G. Elias, The use of digital computers in the economic scheduling for both man and machine in public transport. Technical Report 49, Kansas State University Bulletin, Kansas, EUA.

T.A. Feo e M.G.C. Resende, Greedy randomized adaptive search procedures, Journal of Global Optimization, 6 (1995), 109-133.

S. Fores, L. Proll e A. Wren, An Improved ILP System For Driver Scheduling, em “Computer-Aided Transit Scheduling” (N.H.M. Wilson, ed.), pp. 43-61, Springer-Verlag, 1999.

C. Friberg e K. Haase, An exact branch and cut algorithm for the vehicle and crew scheduling problem, em “Computer-Aided Transit Scheduling” (N.H.M. Wilson, ed.), pp. 63-80, Springer-Verlag, 1999.

F. Glover e M. Laguna, “Tabu Search”, Kluwer Academic Publishers, 1997.

D.E. Goldberg, “Genetic Algorithms in Search”, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley, Berkeley, 1989.

S. Kirkpatrick, D.C. Gellat e M.P. Vecchi, Optimization By Simulated Annealing, Science, 220 (1983), 671-680.

A.S.K. Kwan, R.K. Kwan e A. Wren, Driver scheduling using genetic algorithms with embedded combinatorial traits, em “Computer-Aided Transit Scheduling” (N.H.M. Wilson, ed.), pp. 81-102, Springer-Verlag, 1999.

H.R. Lourenço, J.P. Paixão e R. Portugal, Multiobjective metaheuristics for the bus-driver scheduling problem, Transportations Science, 35 (2001), 331-343.

B. Manington e A. Wren, A general computer method for bus crew scheduling, em “Workshop on Automated Techniques for Scheduling of Vehicle operators for Urban Public Transportation Services”, Chicago, 1975.

N. Mladenovic e P. Hansen, Variable Neighborhood Search, Computers and Operations Research, 24 (1997), 1097-1100.

Y. Shen e R.S.K. Kwan, Tabu Search for driver scheduling, em “Computer- Aided Scheduling of Public Transport” (S. Vo e J. Daduna, eds.), pp. 121-135, Springer-Verlag, 2001.

P.H. Siqueira, “Aplicação do algoritmo do matching no problema da construção de escalas de motoristas e cobradores de ônibus”, Dissertação de mestrado, Setor de Tecnologia e de Ciências Exatas, UFPR, PR, 1999.

G.P. Silva, M.J.F. Souza e J.M.C.B. Alves, Resolução do problema de programa ção diária da tripulação de ônibus urbano via Simulated Annealing, em “XVI Congresso de Pesquisa e Ensino em Transportes”, Panorama Nacional de Pesquisa em Transportes, Vol. 2, pp. 95-104, ANPET, 2002.

B.M. Smith e A. Wren, A Bus Crew Scheduling System Using A Set Covering Formulation, Transportation Research, 22a (1988), 97-108.

S. Vo e J.R. Daduna (eds), “Computer-Aided Transit Scheduling”, Proceedings of the 9th International Workshop on Computer-Aided Scheduling of Public Transport, Springer-Verlag, 2001.

N.H.M.Wilson (ed), “Computer-Aided Transit Scheduling”, Proceedings of the 7th International Workshop on Computer-Aided Scheduling of Public Transport, Springer-Verlag, 1999.

A.Wren e J.M. Rousseau, Bus driver scheduling - An overview, em “Computer- Aided Transit Scheduling” (J.R. Daduna, I. Branco e J.M.P. Paixão, eds.), pp.173-187, Springer-Verlag, 1995.

A. Wren e D.O. Wren, A genetic algorithm for public transport driver scheduling, Computer and Operations Research, 22 (1995), 101-110.




DOI: https://doi.org/10.5540/tema.2004.05.02.0357

Article Metrics

Metrics Loading ...

Metrics powered by PLOS ALM

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Trends in Computational and Applied Mathematics

A publication of the Brazilian Society of Applied and Computational Mathematics (SBMAC)

 

Indexed in:

                       

         

 

Desenvolvido por:

Logomarca da Lepidus Tecnologia