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Título: ABORDAGEM DE SIMULAÇÃO-OTIMIZAÇÃO DE ROTEAMENTO DE VEÃCULOS ELÉTRICOS DE ARCOS CAPACITADOS COM DEPENDÊNCIA DE TEMPO
Instituição: PONTIFÃCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ALVARO MIGUEL LORENZO MORILLO
Colaborador(es): RAFAEL MARTINELLI PINTO - Orientador
Data da catalogação: 02 11:10:20.000000/01/2024
Tipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/DEI/serieConsulta.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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