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http://localhost:8080/tede/handle/tede/2252
Tipo do documento: | Monografia |
Título: | Análise entre algoritmo genético e otimização por colônia de formigas aplicados ao problema de roteamento de veículos capacitados |
Título(s) alternativo(s): | Analysis between genetic algorithm and ant colony optimization applied to the capacitated vehicle routing problem |
Autor: | Silva, Jardson Costa |
Primeiro orientador: | Dias Neto, Constantino Augusto |
Primeiro membro da banca: | Rocha, Maurício Rêgo da Mota |
Segundo membro da banca: | Leal, Liliam Barroso |
Resumo: | O mundo moderno demanda crescente eficiência operacional para que produtos sejam entregues com agilidade e qualidade, proporcionando uma experiência superior aos clientes. Nesse contexto, a otimização de rotas representa um desafio central para empresas do setor logístico. O Problema de Roteamento de Veículos Capacitado (PRVC) destaca-se como uma das variantes mais relevantes, exigindo soluções que minimizem custos operacionais e respeitem restrições de capacidade. Este trabalho apresenta uma análise comparativa entre o Algoritmo Genético (AG) e a Otimização por Colônia de Formigas (OCF) aplicados ao PRVC. Os algoritmos foram implementados na linguagem Kotlin e os testes foram conduzidos sobre três instâncias-padrão da literatura, avaliando critérios como qualidade das soluções (distância total e desvio percentual em relação ao ótimo conhecido), tempo de execução, estabilidade estatística e comportamento de convergência. Os resultados mostraram que o AG apresentou melhor desempenho em instâncias de porte médio, enquanto a OCF se destacou em instâncias maiores pela robustez e menor variação entre execuções. O estudo contribui para o entendimento comparativo entre essas meta-heurísticas e oferece subsídios para sua aplicação em problemas logísticos reais. |
Abstract: | The modern world demands increasing operational efficiency to ensure products are delivered quickly and with quality, providing a superior customer experience. In this context, route optimization represents a central challenge for companies in the logistics sector. The Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) stands out as one of the most relevant variants, requiring solutions that minimize operational costs while respecting capacity constraints. This work presents a comparative analysis between the Genetic Algorithm (GA) and Ant Colony Optimization (ACO) applied to the CVRP. The algorithms were implemented in Kotlin, and tests were conducted on three standard benchmark instances from the literature, evaluating criteria such as solution quality (total distance and percentage deviation from the known optimum), execution time, statistical stability, and convergence behavior. The results showed that GA performed better on medium-sized instances, while ACO stood out on larger instances due to its robustness and lower variation between runs. This study contributes to the comparative understanding of these metaheuristics and provides insights for their application to real-world logistics problems. |
Palavras-chave: | Problema de Roteamento de Veículos Capacitado (PRVC) Algoritmo Genético Otimização por Colônia de Formigas (OCF) Otimização de Rotas |
Área(s) do CNPq: | CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Estadual do Piauí |
Sigla da instituição: | UESPI |
Departamento: | Centro de Tecnologia e Urbanismo |
Programa: | Bacharelado em Ciências da Computação |
Citação: | SILVA, Jardson Costa. Análise entre algoritmo genético e otimização por colônia de formigas aplicados ao problema de roteamento de veículos capacitados. 2025. 71 f. Monografia ( Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual do Piauí, Teresina, 2025. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://sistemas2.uespi.br/handle/tede/2252 |
Data de defesa: | 2025 |
Aparece nas coleções: | CTU - Bacharelado em Ciências da Computação (Poeta Torquato Neto – TERESINA) |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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Monografia Completa.pdf | 2,57 MB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
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