Revista da Pós-Graduação nº 1 - Fatec
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O principal objetivo deste artigo é descrever a implantação de um<br />
sistema capaz de encontrar eficientemente uma solução aproxima<strong>da</strong> para a versão CVRP do<br />
problema de roteamento de veículos.<br />
III. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA<br />
O VRP foi originalmente proposto em (DANTZIG e RAMSER<br />
1959) e atualmente há uma extensa literatura cobrindo os mais diversos aspectos deste problema<br />
(LAPORTE ET. AL. 2000). Essencialmente, as abor<strong>da</strong>gens apresenta<strong>da</strong>s na literatura<br />
podem ser classifica<strong>da</strong>s como exatas ou aproxima<strong>da</strong>s.<br />
Abor<strong>da</strong>gens exatas conseguem encontrar soluções ótimas, isto é, rotas<br />
com distância total mínima, mas, em geral, são muito lentas para serem usa<strong>da</strong>s na prática.<br />
Entre as abor<strong>da</strong>gens exatas, destacam-se programação linear, programação dinâmica e algoritmos<br />
de busca com corte (BODIN et al. 1983).<br />
Por outro lado, abor<strong>da</strong>gens aproxima<strong>da</strong>s, em geral, apresentam bom<br />
desempenho, mas não garantem encontrar soluções ótimas. Entre as abor<strong>da</strong>gens aproxima<strong>da</strong>s,<br />
destacam-se busca heurística e meta-heurística (CORDEAU et al. 2002; TALBI 2002).<br />
Assim, pode-se dizer que o grande desafio de pesquisa na área é justamente<br />
desenvolver métodos eficientes que permitem encontrar soluções “quase ótimas”,<br />
em um curto período de tempo.<br />
Neste artigo, é proposta uma solução aproxima<strong>da</strong> para o CVRP que é<br />
basea<strong>da</strong> no uso de algoritmos genéticos.<br />
IV. METODOLOGIA<br />
Nesta seção são apresentados os fun<strong>da</strong>mentos teóricos de algoritmos<br />
genéticos, bem como os detalhes <strong>da</strong> solução proposta com base nestes fun<strong>da</strong>mentos.<br />
4.1. Algoritmos Genéticos<br />
Algoritmos genéticos (GOLDBERG 1989) são algoritmos evolucionários<br />
(SPEARS et. al. 1993), isto é, produtos de uma abor<strong>da</strong>gem de inteligência artificial<br />
(RUSSELL e NORVIG 2004) que tem como principal inspiração a teoria <strong>da</strong> evolução <strong>da</strong>s<br />
espécies de Charles Darwin (DARWIN 1859). De acordo com esta teoria, os indivíduos na<br />
natureza competem entre si por recursos limitados, sendo que aqueles mais a<strong>da</strong>ptados às<br />
condições ofereci<strong>da</strong>s pelo meio têm maior probabili<strong>da</strong>de de continuar a existir ao longo <strong>da</strong>s<br />
gerações.<br />
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