Aplicação de um algoritmo genético ao problema de rodízio de tripulações do sistema de transporte público urbano.
Este trabalho aborda a resolução do Problema de Rodízio de Tripulações (PRT) de empresas do sistema de trans-porte público. O PRT consiste em atribuir uma sequência de jornadas de trabalho aos tripulantes de uma empresa para um dado horizonte de planejamento, com o intuito de minimizar seus custos t...
| Autores: | , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UFOP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ufop.br:123456789/9336 |
| Acceso en línea: | http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/9336 https://doi.org/10.14295/transportes.v25i1.1074 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Problema de rodízio de tripulações Programação de tripulações Algoritmos genéticos |
| Sumario: | Este trabalho aborda a resolução do Problema de Rodízio de Tripulações (PRT) de empresas do sistema de trans-porte público. O PRT consiste em atribuir uma sequência de jornadas de trabalho aos tripulantes de uma empresa para um dado horizonte de planejamento, com o intuito de minimizar seus custos totais. O custo fixo é dado pelo número de tripulações necessárias para realizar todas as jornadas e os custos variáveis correspondem ao total de horas extras ou ociosas, acumuladas por cada tripulação no período. Na resolução deste problema, são consideradas tanto as restrições operacionais quanto as restrições trabalhistas de uma dada empresa. Neste trabalho, o PRT foi resolvido em duas etapas: a primeira consiste em atribuir os dias de folga, minimizando o número de tripulações. A segunda etapa consiste em alocar as jornadas a serem realizadas, minimizando as horas extras e ociosas no período. As duas etapas foram resolvidas utilizando um Algoritmo Genético ainda não aplicado em casos brasileiros. O algoritmo foi desenvolvido para resolver um caso real e seus resultados foram comparados com a solução exata de um modelo de Programação Linear Inteira, mostrando ser competitivo. |
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