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Título: UMA METAHEURÍSTICA PARA O PROBLEMA DE PROGRAMAÇÃO DE VEÍCULOS ELÉTRICOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): JAHIR DESAILY LLAGAS ORTEGA

Colaborador(es):  RAFAEL MARTINELLI PINTO - Orientador
Número do Conteúdo: 47096
Catalogação:  16/03/2020 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47096@1
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47096

Resumo:
A programação de veículos faz parte no setor do transporte público que aborda a tarefa de atribuir vários ônibus para atender a um conjunto de viagens programadas sob certas condições. O interesse sobre os veículos elétricos está aumentando com o desenvolvimento contínuo dessa tecnologia, seguido pela conscientização do aquecimento global. Para esses novos veículos, não podemos ignorar a necessidade de recarregar durante o dia, pois o alcance de um ônibus elétrico é muito limitado devido à capacidade da bateria. Por esse motivo, este trabalho aborda o problema da programação de veículos elétricos (do inglês Electric Vehicle Scheduling Problem - E-VSP), que consiste em um conjunto predeterminado de tarefas, com um local e horário definidos de início e término, que devem ser atendidos por um conjunto de ônibus elétricos com capacidade de bateria limitada. Além disso, os veículos podem ser recarregados total ou parcialmente em qualquer uma das estações de carregamento especificadas. Como em quase todos os problemas de programação de veículos, as instâncias pequenas podem ser resolvidas rapidamente por métodos exatos. No entanto, ao se aumentar o número de tarefas, postos de recarga, depósitos e veículos do problema, os métodos exatos ficam cada vez menos efetivos. Portanto, foi desenvolvido uma metaheurística de busca local iterada que é capaz de minimizar progressivamente o custo total do problema em cada vizinhança acessada mediante uma alteração ou perturbação na solução atual. Estas soluções devem ter em conta a limitação da capacidade da bateria e os horários pré-estabelecidos. Para a construção da metaheurística foi utilizada a linguagem python. Assim, foi possível construir algoritmos de programação capazes de ler os dados do problema, guardados em arquivos de texto, e, posteriormente, processarem esses dados de forma a obter uma solução de alta qualidade que atenda às necessidades do problema e busque minimizar os custos envolvidos, em um curto intervalo de tempo. Finalmente, o programa foi testado em instâncias de literaturas conhecidas e comparou-se os resultados obtidos.

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