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Title: Análise e otimização do problema de roteamento de veículos com muitos objetivos e janelas de tempo flexíveis.
Other Titles: Analysis and optimization of many-objective vehicle routing problems with flexible time windows.
Authors: Matsueda, Lucas Carvalho Oliveira
metadata.dc.contributor.advisor: Freitas, Alan Robert Resende de
Guimarães, Frederico Gadelha
Keywords: Inteligência computacional
Otimização combinatória
Programação evolutiva - computação
Issue Date: 2015
Citation: MATSUEDA, Lucas Carvalho Oliveira. Análise e otimização do problema de roteamento de veículos com muitos objetivos e janelas de tempo flexíveis. 2015. 171 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2015.
Abstract: Para explorar a interseção entre problemas de roteamento de veículos propostos na literatura, esta dissertação propõe um problema de roteamento de veículos com muitos objetivos e janelas de tempo flexíveis (MOPRV). É proposta uma abordagem baseada em dois algoritmos evolucionários multiobjetivo (NSGA-II e NSGA-III) e um método para a redução e visualização de objetivos (Árvores de Agregação) é proposta. Através de um estudo sobre a harmonia e conflito entre os objetivos do problema, foi observada a possibilidade de agregação entre os mesmos, reduzindo o problema de seis para três objetivos. Os experimentos demonstram que as soluções para o problema reduzido possuem bons valores para todos os objetivos quando comparado com as soluções do problema completo. Mais ainda, os resultados demonstram que é mais vantajoso visualizar a relação entre os objetivos do MOPRV e em seguida otimizar o problema com menos objetivos do que tentar otimizar diretamente o problema considerando todos os objetivos do MOPRV.
metadata.dc.description.abstracten: In order to explore the intersection between vehicle routing problems proposed in the literature, this dissertation proposes a many-objective vehicle routing problem with flexible time windows. We propose an approach based on two multiobjective evolutionary algorithms (NSGA-II and NSGA-III) and a method for reduction and visualization of objectives (Aggregation Trees). We observed the possibility of aggregation between the objectives through a study of the harmony and conflict between them, reducing the problem from six to three objectives. The experiments show the solutions for the reduced problem have good values for all objectives when compared to solutions for the complete problem. Moreover, the results show that it is more advantageous to visualize the relationship between objectives for the many-objective vehicle routing problem and then to optimize the reduced problem than to directly optimize the original formulation of the problem considering all six objectives.
Description: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
URI: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/5796
metadata.dc.rights.license: Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 17/11/2015 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.
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