Resolu o do problema de roteamento de ve culos com frota heterog nea via grasp e busca tabu
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Resolução do Problema de Roteamento de Veículos com Frota Heterogênea via GRASP e Busca Tabu PowerPoint PPT Presentation


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Resolução do Problema de Roteamento de Veículos com Frota Heterogênea via GRASP e Busca Tabu. Rodrigo Geraldo Ribeiro Denis Pinto Pinheiro Camila Leles Rezende. O Problema de Roteamento de Veículos (PRV):.

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Resolução do Problema de Roteamento de Veículos com Frota Heterogênea via GRASP e Busca Tabu

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Presentation Transcript


Resolu o do problema de roteamento de ve culos com frota heterog nea via grasp e busca tabu

Resolução do Problema de Roteamento de Veículos com Frota Heterogênea via GRASP e Busca Tabu

Rodrigo Geraldo Ribeiro

Denis Pinto Pinheiro

Camila Leles Rezende


O problema de roteamento de ve culos prv

O Problema de Roteamento de Veículos (PRV):

  • Dado um conjunto de cidades (ou consumidores), cada qual com uma demanda qi por um produto, e um depósito com veículos de capacidade Q, encontrar as rotas para os veículos minimizando os custos de transporte, atendendo todos as cidades.


Caracter sticas do problema

Características do problema:

  • Como uma generalização do Problema do Caixeiro Viajante (PCV), o PRV pertence à classe de problemas NP-Difícil (LENSTRA, 1981), portanto não existem algoritmos em tempo polinomial para encontrar soluções ótimas.

  • Os algoritmos exatos existentes raramente conseguem resolver problemas envolvendo mais do que 50 consumidores (RENAUD & BOCTOR, 2002).


Abordagens de resolu o

Abordagens de resolução:

  • Para problemas de maior porte:

    • Heurísticas.

  • Exemplos de heurísticas bem sucedidas:

  • Algoritmos baseados em Busca Tabu de Taillard (1993), Osman (1993) e Gendreau et al. (1994).

  • Heurística de pétalas de Renaud et al.(1996).


Nossa proposta

Nossa proposta:

  • Um método de duas fases para a resolução do PRV:

    • Fase GRASP.

      • Construção de uma solução inicial parcialmente gulosa.

      • Aplicar um método de busca local para refinar a solução inicial.

    • Refinamento usando Busca Tabu

      • Baseado em função de avaliação que procura minimizar as distâncias percorridas.

      • As estruturas de vizinhança utilizadas na Busca Tabu e no método de busca local da fase GRASP, são simples e proporcionam alterações na solução capazes de escapar de ótimos locais.


Exemplo

Exemplo:

Consumidores

Rotas

Depósito


Caracter sticas

Características:

  • Depósito: qtde veículos, localização.

  • Veículos: capacidade.

  • Consumidores: localização, demanda.

  • Informações da Rota: distância entre os consumidores e depósito.

    Função Objetivo:

  • Minimizar o custo total da viagem.


Representa o dos consumidores

Representação dos consumidores:

Pontos no plano (x,y).

Consumidores:

Identificador,

Demanda.

Depósito:

Num. veículos.


Grafo de representa o das cidades

Grafo de representação das cidades

Matriz de Distância:

  • Nossa proposta de solução é aplicável a problemas assimétricos!


Formula o do problema do roteamento de ve culos prv

Formulação do Problema do Roteamento de Veículos (PRV):

  • Seja G = (V, E) um grafo não direcionado, onde V = {v0, v1,..., vn} é o conjunto dos vértices e E = {(vi, vj): vi ,vjV, i <j} é o conjunto de arestas.

    • O vértice v0 representa o depósito, sendo este a base de uma frota de veículos de capacidade Q, possivelmente diferentes entre si, enquanto os vértices remanescentes correspondem às cidades ou consumidores.

  • Cada consumidor vi tem uma demanda não negativa qi e q0 = 0.

  • Supõe-se que existe um número ilimitado de veículos no depósito.

  • A cada aresta (vi, vj) está associada uma distância não negativa cij que representa a distância entre os consumidores.


Formula o do problema do roteamento de ve culos prv1

Formulação do Problema do Roteamento de Veículos (PRV):

  • O Problema de Roteamento de Veículos consiste em determinar o conjunto de rotas que deverão ser feitas pelos veículos minimizando os custos de transporte, dado pela distância e respeitando as seguintes condições:

    • Cada rota começa e termina no depósito;

    • Toda cidade de V \ {v0} é visitada somente uma vez por somente um veículo;

    • A demanda total de qualquer rota não deve superar a capacidade Q de um veículo.


Representa o do prv

Representação do PRV:

  • Assumimos a representação usada por Pradenas & Parada (1999). Uma solução do PRV é representada por meio de uma permutação de cidades, numeradas de 1 a n, separadas em tantas partições quantos forem o número de veículos usados.

    • Por exemplo, se há 6 consumidores, 3 veículos e a solução s é {0-3-4-0-1-5-2-0-6-0} então as rotas dos veículos, denominadas pétalas, são {0-3-4-0}, {0-1-5-2-0} e {0-6-0}.


Estruturas de vizinhan a

Estruturas de vizinhança:

  • Seja S o conjunto das soluções para o PRV. As estruturas de vizinhança são definidas por funções N que associam um conjunto de soluções N(s) com cada solução obtida por uma modificação parcial de s, chamada movimento.

  • Consideramos duas estruturas de vizinhança, a saber: N 1, N 2.


Movimentos

Movimentos:

  • O primeiro movimento consiste na troca de dois números inteiros em uma mesma pétala da solução.

    • Estes números representam apenas os consumidores.

  • O segundo, representa a remoção de um número inteiro de uma pétala e sua inserção em uma outra pétala.

    • Esses números representam os consumidores.


Exemplo das estruturas de vizinhan a

Exemplo das Estruturas de Vizinhança:

  • A vizinhança N 1(s) de uma dada solução s é o conjunto de todos os vizinhos s' gerados pelo primeiro movimento.

    • Por exemplo, dada a solução s = {0-3-4-0-1-5-2-0-6-0}

      s' ={0-3-4-0-1-2-5-0-6-0}  N 1(s).

  • A vizinhança N 2(s) de uma dada solução s é o conjunto de todos os vizinhos s' gerados pelo segundo movimento.

    • Por exemplo, dada s1 = {0-3-4-0-1-5-2-0-6-0}

    • s’ = {0-4-0-1-5-2-0-3-6-0}


Fun o objetivo

Função Objetivo:

  • Função objetivo baseada em penalização.

  • Seja f 1(s) representando a função objetivo pura da solução s:

    • Soma das distâncias percorridas por todos os veículos.

  • Seja O(s) o total das sobrecargas dos veículos associada a esta solução, caso exista.

  • Função objetivo f (s) = f 1(s) + O(s)

    •  é um fator de penalidade não negativo.


Constru o de uma solu o inicial

Construção de uma solução inicial:

  • Fase de construção do método GRASP (Procedimento de busca adaptativa gulosa e randomizada).

    • {0-2-1-6-...}.


Algoritmo da fase de constru o

Algoritmo da fase de construção:

  • Primeiro passo:

    • Seleciona-se um veículo aleatoriamente.

    • S =S U {A}. Inicialmente S={ }.

  • Lista_de_Candidatos = ordenar (V \ {s}).

    • Critério de ordenação relativo à distância de cada um ao último elemento adicionado à solução.

    • Esse processo de seleção é uma heurística adaptativa gulosa, que estima o benefício da seleção de cada um dos elementos.

    • A heurística é adaptativa porque os benefícios associados com a escolha de cada elemento são atualizados em cada iteração da fase de construção para refletir as mudanças oriundas da seleção do elemento anterior.


Algoritmo da fase de constru o1

Algoritmo da fase de construção:

  • Selecionar de forma aleatória a partir da lista de candidatos restrita (LCR).

    • A LCR é composta pelos melhores candidatos de LC.

    • O tamanho da LCR é definido segundo um fator  [0,1], tal que |LCR| =  |LC|.

  • Se o consumidor selecionado exceder a capacidade do veículo, adiciona-se a distância da cidade do último consumidor escolhido ao depósito, finalizando uma rota.

    • A = {4 – 7 – 15 – 10 – 28 – 13 ... }

  • Repete-se este procedimento até que todos os consumidores sejam atendidos.


Fase de refinamento

Fase de Refinamento

  • Refinamento via Busca Tabu

    • Método de busca local que utiliza uma estrutura de dados Lista para evitar ciclagem.

    • Função de Aspiração


Algoritmo

Algoritmo

Procedimento Grasp_TB () {

para i = 0; i < graspMAX; i++ {

Solucao s = construcao_GRASP ();

buscaLocal(s);

}

s = buscaTabu(s);

retorne s;

}


Resultados

Resultados


Resultados1

Resultados

Resultados

Custo Total: 1141


Resultados2

Resultados

Resultados

Custo Total: 1110


Conclus o

Conclusão

O problema de roteamento de veículos além de

possuir grande aplicabilidade no mundo real, possui uma

grande complexidade para sua resolução computacional.


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