Um algoritmo genético multiobjetivo para a programação integrada de veículos e tripulações

• Published in: Transportes (Rio de Janeiro) Vol. 24; no. 1; pp. 19 - 30
• Main Author: Prata, Bruno de Athayde
• Format: Journal Article
• Language: English; Portuguese
• Published: Associação Nacional de Pesquisa e Ensino em Transportes (ANPET) 21.04.2016
• Subjects: Otimização Combinatória Multiobjetivo; Pareto-based Selection Algorithm; Transporte Público
• ISSN: 2237-1346; 2237-1346
• DOI: 10.14295/transportes.v24i1.975

O Vehicle and Crew Scheduling Problem (VCSP) é um difícil problema de Otimização Combinatória, objeto de pesquisa continuada ao longo dos últimos anos. Tendo em consideração a gama de variáveis relacionadas com o VCSP, há uma série de características práticas do problema que não têm sido contempladas nas soluções geradas computacionalmente. Os modelos existentes na literatura focam somente na minimização de custos. No entanto, outros objetivos ou critérios devem ser considerados como, por exemplo, a redução nos intervalos de lanche dos tripulantes. Este artigo tem como objetivo reportar o desenvolvimento de uma abordagem multiobjetivo, baseada em um Algoritmo Genético, para a otimização integrada da programação de veículos e tripulações em sistemas de transporte público. Experimentos computacionais são apresentados e discutidos. Os resultados obtidos apontam para a possibilidade de, com o uso da abordagem proposta, se obter ganhos significativos em termos de custos de operação e em termos da redução dos tempos de planejamento. The integrated vehicle and crew scheduling problem is a hard, widely studied Combinatorial Optimization problem over the years. Taking into consideration the range of variables related to the planning process of vehicles and drivers, there are several practical characteristics of the problem that are not reflected in the solutions generated computationally. The existing models focus on minimizing costs. However, other objectives must be considered as for example the reduction of meal breaks for the crews. This paper aims at presenting a multiobjective approach for the integrated vehicle and crew scheduling problem in public transport systems based on Genetic Algorithms. Computational results with real instances are presented and discussed. These results indicate that this new approach has a considerable potential for achieving significant gains in terms of operation costs and reduction in planning times.