Alysson Luis (Coordenador NCCG) Central de Transplante da Paraíba.
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Otimização em grafos
Problema de roteamento de veículos
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VRP
• G. B. Dantzig e J. H. Ramser, The truck dispatching problem, Management Science, 6, 80-91.
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Definição
The Vehicle Routing Problem (VRP) is a generic name given to a whole class of problems in which a set of routes for a fleet of vehicles based at one or several depots must be determined for a number of geographically dispersed cities or customers. The objective of the VRP is to deliver a set of customers with known demands on minimum-cost vehicle routes originating and
terminating at a depot.
Diferença para o m-TSP: capacidade nos veículos. fonte: http://neo.lcc.uma.es/radi-aeb/WebVRP/
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Definição
fonte: http://neo.lcc.uma.es/radi-aeb/WebVRP/
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Definição formal (Cordeau et al, 2002)
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Motivação
"A utilização de métodos computadorizados usualmente reduz de 5 a 20% os custos das rotas obtidas".
P. Toth, D. Vigo: "The Vehicle Routing Problem". Monographs on Discrete Mathematics and Applications.
SIAM, Philadelphia. 2001.
Softwares: http://www.lionhrtpub.com/orms/surveys/Vehicle_Routing/vrss.html
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Motivação (?)
http://www.lionhrtpub.com/orms/surveys/Vehicle_Routing/vrss.html
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• J.-F. Cordeau, M. Gendreau, G. Laporte, J.-Y. Potvin and F. Semet, A guide to vehicle routing heuristics, Journal of the Operational Research Society, 53, 512-522, 2002.
• G. Laporte, The vehicle routing problem: an overview of exact and approximate algorithms, European Journal of Operational Research, 59, 345-358, 1992
• G. Laporte, F. Semet, Classical heuristics for the capacitated vehicle routing problem, in: The vehicle routing problem, P. Toth, D. Vigo (eds), 1987.
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Além de VRP
tempo (indicativo de velocidade)
gap (indicativo de precisão)
...algoritmos exatos
heurísticas
meta-heurísticas
tendência
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Além de VRP
• Características de um bom algoritmo
– Precisão– Velocidade
+– Simplicidade– Flexibilidade
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Precisão
• Quão precisa é a resposta obtida pelo algoritmo.
• Dificuldades:– Algoritmos com aleatoriedade (quantas vezes o
algoritmo foi rodado para obter as respostas ?).– Algoritmos com ajuste de parâmetros– Consistência (0.1% gap para 95% das
instâncias e 10% gap para o restante ?)– Respostas intermediárias (são úteis)
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Velocidade
• Quão rápido o algoritmo obtém a resposta?• Dificuldades:
– tipo do problema (planejamento, operação, tempo-real?)
– Computadores usados.– Paralelismo?
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Simplicidade
• Quão simples é implementar o algoritmo:– Deseja-se a maior simplicidade possível (em
geral, um pouco de complexidade é necessária para a obtenção de bons resultados)
– O algoritmo escrito deve ser reprodutível– Dificuldade: parâmetros
Soluções: robustez dos parâmetros (fixar parâmetros)
Parâmetros auto-ajustáveis
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Flexibilidade
• Muito provavelmente o problema prático será outro.
• Grande idéia: penalidades
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Variações
• frota de veículos heterogênea (capacidade, velocidade...)
• impossibilidade de certos veículos visitarem alguns clientes
• possibilidade de entregas fracionadas• multiplos depósitos
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Variações
• entrega e reabastecimento (VRP with pickup and deliveries and backhauls )
depósito
entrega
abastecimento
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Variações
• entrega e coleta (VRP with pickup and deliveries)
depósito
entrega
coleta
entrega e coletacarga
tempo
Q
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Variações
• entrega e coleta com transferência (VRP with pickup and deliveries and transfers)
depósito
entrega
coleta
entrega e coleta
depósito intermediário
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Variações
• janelas de tempo (time-windows)
[8h-10h]
[8h-10h]
[9h-12h]
[14h-18h]
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Softwares (soft time windows)
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Variações
• dial-a-ride
garagem
origem
destino
1
13
22
3
•possivelmente dinâmico (real-time planning)•hora de chegada importante (consulta médica ? )
[10h]
[12h]
[11h]
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Softwares (funcionalidades)
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dial-a-ride
• G. Berbeglia, J.-F. Cordeau, I. Gribkovskaia, G. Laporte (2007). Static pickup and delivery problems: A classification scheme and survey. TOP 15, 1–31.(~150 referências para o problema estático)
• J. Paquette, J.-F. Cordeau, G. Laporte, Quality of Service in Dial-a-ride Operations, Computers & Industrial Engineering.
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Softwares (tipos de frotas)
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Problemas integrados
• Gerenciamento integrado • Exemplos:
– controle de estoques + roteamento
– roteamento + empacotamento– ...
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Softwares (funcionalidades)
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Formulação Matemática
retirado de: G. Laporte, The vehicle routing problem: an overview of exact and approximate algorithms, European Journal of Operational Research, 59, 345-358, 1992
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Métodos exatos
• Problema muito difícil!• "One of the most successful exact approaches
for the CVRP is the K-tree method of [Fisher 1994] that succeeded in solving a problem with 71 customers. However, there are smaller instances that have not been exactly solved yet."
Problemas práticos:
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Heurísticas clássicas
• Clarke and Wright (1964)• Sweep algorithm (Gillet and Miller, 1974)• Fisher and Jakumar (1981)• 1-petal (Foster and Ryan, 1976)
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Clarke and Wright (savings heuristics)
Clarke G and Wright JR (1964). Scheduling of vehicles from a central depot to a number of delivery points. Operations Research 12: 568–581.
• Uma das mais usadas na prática (muito simples e rápida)
• Idéia:– Iniciar com n rotas (uma para cada cliente)– tentar juntar rotas com a idéia de "savings"
sij = ci1 + c1j - cij i j
1
£ £
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Clarke and Wright (savings heuristics)
Versão paralela: escolher o melhor ganho e unir as rotas envolvidas.
Versão sequencial: escolher uma rota e analisar as fusões possíveis. Efetuar a melhor fusão e continuar com a mesma rota enquanto houver fusões possíveis.
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retirado de: G Laporte, F Semet, Classical heuristics for the capacitated vehicle routing problem, in: The vehicle routing problem, P. Toth, D. Vigo (eds).
Clarke and Wright (algoritmo)
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Sweep algorithm
Gillett BE and Miller LR (1974). A heuristic algorithm for the vehicle dispatch problem. Operations Research 22: 340–349.
Rotas são criadas através de uma varredura: clientes são gradualmente inseridos (respeitando-se a ordem em que eles são encontrados na varredura) enquanto a rota for factível. Depois, inicia-se uma outra rota.
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Sweep algorithm
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Sweep algorithm
retirado de: G Laporte, F Semet, Classical heuristics for the capacitated vehicle routing problem, in: The vehicle routing problem, P. Toth, D. Vigo (eds).
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Fisher and Jakumar
Fisher ML and Jaikumar R (1981). A generalized assignment heuristic for vehicle routing. Networks 11: 109–124.
• Similar ao algoritmo de varredura, mas com distribuição das tarefas feita com ajuda de um problema de designação generalizado
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Fisher and Jakumar
GAP: alocar cada tarefa (cliente) a um trabalhador (rota)de maneira a minimizar uma função de custo (distâncias) e respeitar restrições adicionais (capacidade).
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Fisher and Jakumar (dificuldades)
• Escolha das sementes– Bramel and Simchi-Levi: escolha das sementes
através de um algoritmo de localização capacitado.
• Resolução do GAP– Em geral, relaxação lagrangiana.
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1-petal
Foster BA and Ryan DM (1976). An integer programming approach to the vehicle scheduling problem. Operational Research Quaterly 27: 307–384
Extensão do sweep algorithm onde várias rotas são geradas e depois escolhem-se as melhores (através de um problema de particionamento de conjuntos).
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1-petal (set partioning problem
retirado de: G Laporte, F Semet, Classical heuristics for the capacitated vehicle routing problem, in: The vehicle routing problem, P. Toth, D. Vigo (eds).
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1-petal
Pétalas ? depósito
rotas
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Meta-heurísticas
• simulated annealing• genetic search• ant systems• neural networks
• tabu search
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TaburouteGendreau M, Hertz A and Laporte G (1994). A tabu search heuristic for the vehicle routing problem. Mngt Sci 40: 1276–1290.
• Procedimento de reinserção generalizado (GENI)• Penalidades auto-ajustáveis (flexibilidade)
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Granular tabu search
P. Toth, D. Vigo, The granular tabu search and its application to the vehicle-routing problem, INFORMS Journal on Computing, 15, 333-346, 2003.
remove todos os arcos com custo ultrapassando um certo valor.
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Softwares (funcionalidades)
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Softwares (funcionalidades)
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Softwares (interface)
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Softwares (algumas características)
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Softwares (companhias clientes)
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Softwares (desafios) 1/2
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Softwares (desafios) 2/2