Aplicação de meta-heurísticas no escalonamento de motoristas para o transporte florestal

Aplicação de meta-heurísticas no escalonamento de motoristas para o transporte florestal

Por: Marcos Fávero Costa.
Orientador: Nilton Cesar Fiedler.
Defendida em: 01/03/2012.

Resumo:

O transporte de cargas do setor florestal brasileiro é realizado em sua maior parte pelo modal rodoviário. Sua complexidade exibe a importância de diagnosticar o desenvolvimento da atividade para que se possa, por meio da pesquisa operacional, empregar de forma mais eficiente seus recursos disponíveis sem que haja perda de produtividade. Atualmente, o problema de escalonamento de motoristas é considerado um dos principais entraves à otimização em empresas de transporte, pois apresenta uma grande quantidade de restrições físicas e técnicas. Esta pesquisa teve como objetivo solucionar um problema real de escalonamento de motoristas no transporte de madeira de uma empresa florestal por meio de cinco meta-heurísticas (Algoritmo Genético – AG, Algoritmo Memético – AM, Clustering Search – CS, Greedy Randomized Adaptive Search – GRASP e Simulated Annealing – SA), comparar os métodos entre si e entre a situação corrente na empresa, e propor uma nova escala de serviços. Para validação da abordagem proposta, foi utilizada uma entrada de dados gerada a partir da pesquisa qualitativa e de estudos de tempos e movimentos. Os resultados indicam que todos os métodos foram eficientes para resolver o problema sobressaindo-se o CS como melhor, seguido do SA, GRASP, AM e AG. O CS conseguiu atender aos objetivos com uma redução em 1/3 do quadro de 150 motoristas além de eliminar médias diárias de horas extras e excedentes que eram de 01h03min e 00h51min, respectivamente.