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Title: Aplicação de um algoritmo genético ao problema de rodízio de tripulações do sistema de transporte público urbano.
Authors: Martins, Leandro do Carmo
Silva, Gustavo Peixoto
Keywords: Problema de rodízio de tripulações
Programação de tripulações
Algoritmos genéticos
Issue Date: 2017
Citation: MARTINS, L. do C.; SILVA, G. P. Aplicação de um algoritmo genético ao problema de rodízio de tripulações do sistema de transporte público urbano.Transportes, Rio de Janeiro, v. 25, p. 31-40, 2017. Disponível em: <https://www.revistatransportes.org.br/anpet/article/view/1074>. Acesso em: 16 jan. 2018.
Abstract: 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.
metadata.dc.description.abstracten: This paper addresses the resolution of the Crew Rostering Problem (CRP). The problem consists of assigning duties to the crew members of a company over a given planning horizon, in order to minimize its total costs. The number of crews required to perform all journeys is considered as the fixed costs, while the accumulated overtime hours and idle hours for each crew are the variables costs. In the resolution of this problem, it must be considered the labor laws and the operational constraints of each company. In this paper, we solved the CRP in two stages. In the first of them, we defined the rest period, minimizing the total number of crews. In the second stage, we allocated the duties to be performed by crews, minimizing idle and overtime hours. Both stages were solved using a Genetic Algorithm, a novel CRP approach to Brazilian cases. The algorithm was designed to solve a real case from a company and its results were compared with the exact solutions obtained by an Integer Programming Model, indicating to be competitive.
URI: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/9336
ISSN: 22371346
metadata.dc.rights.license: Disponível sob a Licença Creative Commons Attribution, que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e da publicação inicial neste periódico. Fonte: Transportes <http://www.revistatransportes.org.br/anpet/about/submissions#copyrightNotice>. Acesso em: 02 fev.2017.
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