A study of different metaheuristics to solve the urban transit crew scheduling problem.

Abstract

Este artigo explora diferentes métodos de busca associados à metaheurística Iterated Local Search (ILS) para resolver o Problema de Programação de Tripulações de um Sistema de Transporte Público. Os resultados obtidos com o ILS foram comparados com um trabalho prévio, dos mesmos autores, que utilizou a metaheurísica Variable Neighborhood Search (VNS). Inicialmente ambas as metaheurísticas foram implementadas utilizando como procedimento de busca o método clássico First Improvement, realizando realocação e troca “guiada” das tarefas das tripulações. Esta realocação/troca guiada substitui a componente randômica dos métodos clássicos por uma busca da melhor posição para a inserção das tarefas. Posteriormente, foi utilizada a técnica denominada Very Large-scale Neighborhood Search (VLNS) como procedimento de busca nas respectivas metaheurísticas. Esta técnica produz um número muito maior de vizinhos do que vizinhanças 2-opt, pois ela permite a realocação de tarefas entre uma série de diferentes tripulações. Ambas as versões das metaheurísticas foram aplicadas a um conjunto de dados reais de uma empresa que opera em Belo Horizonte, produzindo programações mais econômicas do que aquelas adotadas pela empresa. Os resultados são apresentados e discutidos neste trabalho.