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Título: ABORDAGEM DE SIMULAÇÃO-OTIMIZAÇÃO DE ROTEAMENTO DE VEÍCULOS ELÉTRICOS DE ARCOS CAPACITADOS COM DEPENDÊNCIA DE TEMPO
Autor: ALVARO MIGUEL LORENZO MORILLO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  RAFAEL MARTINELLI PINTO - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 65750
Catalogação:  02/01/2024 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=65750@1
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.65750

Resumo:
As mudanças climáticas são causadas, entre alguns fatores, pelo aumento da emissão de gases de efeito estufa que acaba afetando o cobertor em torno da Terra. Conforme registrado pela Organização das Nações Unidas, a Terra está cerca de 1,1 °C mais quente do que no final do século XIX que resulta em alterações das condições padrões do tempo e natureza. Este problema tem alertado e incentivado a população na busca de opções que permitam reduzir e mitigar os efeitos anteriores para evitar problemas maiores para nosso planeta. Assim, uma opção no setor de mobilidade é o uso de veículos elétricos que requer aplicações de métodos de otimização para a implementação com resultados satisfatórios dentro das indústrias. Este estudo tem como objetivo avaliar uma abordagem de simheuristic para o problema de Roteamento de Veículos Elétricos com Arcos Capacitados incluindo tempos de viagens dependentes dos tempos e taxa de consumo de energia dependentes da velocidade, proposto em Llagas, J. (2022), com o objetivo de adicionar incertezas nos variáveis de tempo de viagem e consumo de energia da bateria que podem ser afetados por fatores externos não controláveis durante o planejamento. Para esta abordagem utiliza-se uma meta-heurística ILS e simulação de Monte Carlo. Os resultados sugerem que a metodologia proposta permite avaliar as abordagens determinísticas e estocásticas do problema para determinar melhores tomadas de decisões levando em conta a robustez que pode-se obter quando as variáveis sofrem variabilidades.

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