DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE ROTEIRIZAÇÃO DINÂMICA DE VEÍCULOS APLICADO AO SERVIÇO DE TRANSPORTE DE CADEIRANTES

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1 DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE ROTEIRIZAÇÃO DINÂMICA DE VEÍCULOS APLICADO AO SERVIÇO DE TRANSPORTE DE CADEIRANTES Aristides Fraga Neto Patricia Alcantara Cardoso

2 DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE ROTEIRIZAÇÃO DINÂMICA DE VEÍCULOS APLICADO AO SERVIÇO DE TRANSPORTE DE CADEIRANTES Aristides Fraga Neto Patrícia Alcântara Cardoso Universidade Federal do Espírito Santo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil - Transportes RESUMO O serviço de transporte especial de cadeirantes é um importante contribuinte para a garantia da acessibilidade de pessoas com limitações motoras. Em locais nos quais os sistemas de transporte de massa não atendem as restrições das limitações dos cadeirantes o desenvolvimento e otimização de tais serviços se faz necessário, em especial no Brasil, uma vez que a demanda por tal tipo de transporte se apresenta historicamente crescente e com tendência de crescimento. A dissertação referente a este trabalho tem como objetivo desenvolver um sistema de suporte à decisão de programação e roteirização de veículos que considere fatores dinâmicos baseado em uma heurística em duas fases, em um serviço de transporte de cadeirantes localizado na região da Grande Vitória ES. 1. PROPOSTA DA PESQUISA As demandas por serviços de transportes especiais, em específico o serviço de transporte de pessoas cadeirantes vêm apresentando uma demanda crescente no Brasil, sobretudo nos últimos anos. Tal crescimento se justifica por fatores tais como o desenvolvimento de legislação que garanta acessibilidade das pessoas e o envelhecimento da população que acabam por necessitar de cadeira de rodas em decorrência de problemas de saúde. Attanasio et al. (2004) acreditam que com o envelhecimento da população e a necessidade de redução de gastos públicos em muitas sociedades ocidentais, o serviço de transporte de pessoas (Dial-a- Ride) aumentará em popularidade nos anos seguintes e a necessidade de desempenhá-los eficiente também aumentará. Nesse contexto a roteirização dinâmica de veículos aplicada ao transporte de cadeirantes (DARP Dinâmico) surge como ferramenta para a tomada de decisão de roteirização e programação de veículos em tempo real de forma multi-objetiva, buscando o equilíbrio entre a conveniência aos usuários e redução de custos às operadoras do serviço de transporte. Uma vez que o DARP Dinâmico é um problema complexo de natureza combinatória, o desenvolvimento de ferramentas computacionais se faz necessário para o auxílio na tomada de decisão. Com isso, o objetivo do trabalho é desenvolver um Sistema de Suporte à Decisão (SSD) baseada em uma heurística de duas fases, uma heurística de inserção e uma heurística de melhoramento baseada na Busca Tabu para a realização de Programação e Roteirização (P&R) de veículos de forma dinâmica e que seja adequado ao Serviço Especial Mão na Roda. O serviço em questão consiste no serviço de transporte de cadeirantes disponibilizado pela CETURB (Companhia de Transporte de Urbanos da Grande Vitória) que atende a Região da Grande Vitória, ES, o qual conta com mais de 1500 usuários cadastrados e com um histórico de viagens realizadas no ano de 2009 segundo a CETURB (2014). 2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA O DARP (Dial-a-Ride Problem) pode ser tratado sob duas perspectivas, a estática e a dinâmica. Nos últimos 30 anos, a maior parte dos estudos em DARP tem focado na perspectiva estática (BERBEGLIA et al.,2012), porém com o avanço das tecnologias de localização, comunicação e processamento de informação a perspectiva dinâmica vem ganhando espaço pela possibilidade de tomada de decisão com informações em tempo real. 1

3 Para Berbeglia et al. (2012) um resultado do DARP Dinâmico consiste em uma estratégia de solução que especifica quais rotas e ações de programação devem ser realizadas à luz de novas solicitações de serviço e do estado atual do sistema. As demandas que originam tais necessidades de programação e (ou) roteirização são exemplificadas por Colorni e Righini (2001): uma nova solicitação vinda de um cliente; quando um compromisso com o cliente no ponto de coleta é perdido; ou quando um veículo está atrasado devido a alguma inconveniência. Para um melhor entendimento, a Figura 1 apresenta o problema, sua evolução temporal, as combinações de alternativas de decisão em um determinado momento temporal e a decisão final de programação e roteirização. Figura 1: A evolução do DARP Dinâmico e a tomada de decisão ao longo do tempo. A Figura 1 se divide em três momentos temporais consecutivos, t0, t1 e t2. Em t0, surge a demanda de transporte de dois clientes, A e B os quais fornecem informações de seus locais de origem (+), destino (-) e momento temporal a ser entregue no destino ao Programador de Rota (PR). Nesse contexto, em t0, o programador de rota tomou a decisão de roteiro de coletar o cliente A, coletar o cliente B, entregar o cliente A, entregar o cliente B e retornar ao depósito, assim foi gerada a programação de rota R1. No momento t2, durante a execução da rota R1 pelo veículo, surgiu uma nova demanda de transporte, a do cliente C. Com a nova solicitação de transporte, o PR deve tomar a decisão de rejeitar (R2) ou aceitar a demanda do cliente que em caso de aceite, uma nova decisão de roteiro deve ser tomada considerando que o veículo está no local de entrega do cliente A no momento em que surge a solicitação do cliente C. Considerando o aceite do cliente e que o veículo está no local de entrega do cliente A, o PR têm três opções de rota, a R3, R4 e R5 para considerar em sua decisão, que no caso da otimização multi-objetiva, o PR deve buscar um equilíbrio entre a conveniência aos usuários e a redução de custos de rota à organização. No momento t2, é apresentada a rota final programada e executada pelo veículo (R4), o qual atendeu todos os clientes conhecidos inicialmente e que surgiram durante a execução do serviço de transporte. Segundo Beaudry et al. (2010) os primeiros estudos do DARP Dinâmico foram apresentados em 1971 e em Contudo, uma das primeiras contribuições do DARP Dinâmico foi realizada apenas em 1980, por Psaraftis (Beaudry et al., 2010; Berbeglia et al., 2012). Apesar das contribuições datadas a partir de 1971, a utilização de tecnologias e técnicas atuais é um fator diferencial para o alcance de bons resultados. Com isso, a Tabela 1 apresenta uma síntese das aplicações da literatura dos últimos 10 anos voltados para o DARP Dinâmico ou problemas de coleta e entrega dinâmicos relevantes para essa pesquisa. Na Tabela 1, F.O. e FDDR, significam Função Objetivo e Fator Determinante de Mudança de Rota. 2

4 Tabela 1: Síntese de métodos relevantes utilizados para a resolução do DARP Dinâmico (ou problema de coleta e entrega dinâmico), variáveis da função objetivo e fator determinante de mudança de rota dos últimos 10 anos. Autor Abordagem de resolução Heurístico Exato Tipo de F.O. Econômicas Variáveis da F.O. Qualidade do serviço FDDR Algoritmo de inserção Algoritmo constutivo Algoritmo Genético Simmulated Annealing Busca Tabu Programação de Restrições Objetivo único Multi-objetivo Custo do roteiro Custo de subcontratação Tempo de viagem Tempo total de antecipação Tempo total de atraso Penalidade de horas extras Distância da janela de tempo Violação de carga Número de estações visitadas Satisfação das demandas de transporte em termos de veículo MD MTV MCV Raddaoui et al. (2013) Berbeglia et al. (2012) Kergosien et al. (2011) Beaudry et al. (2010) Coslovich et al. (2006) Gendreau et al. (2006) Attanasio et al. (2004) TOTAL Dentre as abordagens de resolução apresentadas na Tabela 1, vale o destaque do trabalho de Beaudry et al. (2010) que apresenta similaridade em dez características de classificação dos problemas de roteamento e programação dentre as onze características citadas por Bodin et al. (1983), com relação ao Serviço Especial Mão na Roda, diferindo apenas na característica número 2., conforme a Tabela 2. Tabela 2: Comparativo de características do problema de roteamento e programação descritas por Bodin et al. (1983). Características Beaudry et al. (2010) Serviço Especial Mão na Roda 1. Tamanho da frota disponível *Múltiplos veículos *Múltiplos veículos 2. Tipo da frota disponível *Tipos especiais de veículos (compartimentalizado, etc.) *Heterogênea (vários tipos de veículo) 3. Armazenamento de veículos *Múltiplos depósitos *Múltiplos depósitos 4. Natureza das demandas *Demanda determinística *Demanda determinística 5. Localização das demanda *Nos nós (não necessariamente todos) *Nos nós (não necessariamente todos) 6. Rede fundamental *Direcionada *Direcionada 7. Restrições de capacidade do veículo *Impostas (diferentes para diferentes rotas) *Impostas (diferentes para diferentes rotas) 8. Tempo máximo de rotas *Impostas (diferentes para diferentes rotas) *Impostas (diferentes para diferentes rotas) 9. Operações *Misto (coletas e entregas) *Misto (coletas e entregas) 10. Custos *Variável ou custos de rota *Variável ou custos de rota 11. Objetivos *Maximizar a função utilidade baseada no serviço e conveniência (MFBSC) * MFBSC 3

5 3. METODOLOGIA O sistema terá como método referencial de P&R o trabalho de Beaudry et al. (2010). Logo será desenvolvido um algoritmo baseado em heurística em duas fases, uma de inserção e uma de melhoramento baseada na Busca Tabu. A primeira busca a identificação de soluções rapidamente e a segunda busca melhores soluções quando houver tempo disponível para tal. Como função multi-objetivo, o método buscará a minimização da soma ponderada por um fator relativo de importância ( ) dos critérios de Tempo Total de Viagem (TTV), Tempo Total de Atraso (TAT) e Tempo Total de Antecipação (TAN), conforme a Equação 1. (1) O desenvolvimento do algoritmo do sistema será realizado na linguagem Visual Basic que segundo Stair e Reynolds (2002) sistemas inteiros podem ser desenvolvidos em menos de seis meses com tal linguagem. Com relação ao método de desenvolvimento do sistema, será utilizado um método em oito etapas apresentado por Turban et al. (2003) que percorre as seguintes etapas: (1) Investigação dos Sistemas; (2) Análise de Sistemas; (3) Projeto de Sistemas; (4) Programação; (5) Testes; (6) Implementação; (7) Operação; (8) Manutenção. 4. RESULTADOS ESPERADOS Espera-se como resultado dessa pesquisa um Sistema de Suporte à Decisão que se adeque à realidade do Serviço Especial Mão na Roda para auxílio na tomada de decisão de programação e roteirização de veículos de forma dinâmica, balanceando a conveniência aos usuários e a redução de custos à organização. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Attanasio, A.; J.-F. Cordeau; G. Ghiani e G. Laporte (2004) Parallel Tabu Search Heuristics for the Dynamic Multivehicle Dial-a-Ride Problem. Parallel Computing, v. 30, n. 3, p Beaudry, A.; G. Laporte; T. Melo e S. Nickel (2010) Dynamic Transportation of Patientes in Hospitals. OR Spectrum, v. 32, n. 1, p Berbeglia, G.; J.-F. Cordeau e G. Laporte (2012) A Hybrid Tabu Search and Constraint Programming Algorithm for the Dynamic Dial-a-Ride Problem. INFORMS Journal on Computing, v. 24, n. 3, p Bodin, L. D.; B. L. Golden; A. A. Assad e M. O. Ball (1983) Routing and Scheduling of Vehicles and Crews: The State of the Art. Computers & Operations Research, v. 10, n. 2, p CETURB (2014) Disponível em: < Acesso em 13 julho Colorni, A. e G. Righini (2001) Modeling and Optimizing Dynamic Dial-a-Ride Problems. International Transactions in Operational Research, v. 8, p Coslovich, L.; R. Pesenti e W. Ukovich (2006) A Two-Phase Insertion Technique of Unexpected Customers for a Dynamic Dial-a-Ride Problem. European Journal of Operational Research, v. 175, n. 3, p Gendreau, M.; F. Guertin; J.-Y. Potvin e R. Séguin (2006) Neighborhood Search Heuristics for a Dynamic Vehicle Dispatching Problem With Pick-ups and Deliveries. Transportation Research Part C, v. 14, n. 3, p Kergosien, Y.; Ch. Lenté; D. Piton e J.-C. Billaut (2011) A Tabu Search Heuristic for the Dynamic Transportation of Patients Between Care Units. European Journal of Operational Research, v. 214, n. 2, p Psaraftis, H. N. (1980) A Dynamic Programming Solution to the Single-Vehicle, Many-to-Many Immediate Request Dial-a-Ride Problem. Trans Sci, v. 14, p Raddaoui, A.; I. Zidi; K. Zidi e K. Ghedira (2013) Distributed Approch Using NSGAII Algorithm to Solve the Dynamic Dial a Ride Problem. World Congress on Engineering and Computer Science, v. 1, São Francisco, EUA, Outubro de Stair, R. M. e G. W. Reynolds (2002) Sistemas de Informação: Uma Abordagem Gerencial. LTC Editora, Rio de Janeiro. Turban, E.; R. K. Reiner Jr. e R. E. Potter (2003) Administração de Tecnologia da Informação: Teoria e Prática. Editora Campus, Rio de Janeiro. Aristides Fraga Neto / Patrícia Alcântara Cardoso Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil Mestrado em Transportes. Universidade Federal do Espírito Santo, Av. Fernando Ferrari, 514, Goiabeiras, Vitória, ES, Brasil CEP:

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