Aprendizado de máquina aplicado ao roteamento de veículos com janelas de tempo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Silva, Lucas Vinicíus da, 1999-
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Redes neurais (Computação)
Aprendizado profundo
Aprendizagem por reforço
Neural networks
Deep learning
Reinforcement learning
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/31016
Resumo: Orientador: Francisco de Assis Magalhães Gomes Neto
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spelling Aprendizado de máquina aplicado ao roteamento de veículos com janelas de tempoMachine learning applied to vehicle routing with time windowsRedes neurais (Computação)Aprendizado profundoAprendizagem por reforçoNeural networksDeep learningReinforcement learningOrientador: Francisco de Assis Magalhães Gomes NetoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaResumo: Este trabalho se concentra no Problema de Roteamento de Veículos com Janelas de Tempo, que visa planejar as rotas que os veículos de uma frota devem percorrer para atender um conjunto de clientes dentro de intervalos de tempo especificados, respeitando as restrições de capacidade dos veículos. Diversas heurísticas e meta-heurísticas foram desenvolvidas para abordar este problema e suas variantes. Porém, nas últimas décadas, métodos baseados em aprendizagem de máquinas tem sido cada vez mais explorados. Nesse contexto, apresentamos um modelo de aprendizado por reforço, baseado na arquitetura transformers, para a resolução do problema de roteamento de veículos com janelas de tempo suaves. Além disso, incorporamos heurísticas de refinamento ao modelo para aprimorar a qualidade das soluções obtidas. Os experimentos realizados demonstraram que nossa abordagem apresenta grande potencial na resolução dessa classe de problemasAbstract: This work focuses on the Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW), which aims to plan the routes that a fleet of vehicles must follow to serve a set of customers within specified time intervals while respecting vehicle capacity constraints. Various heuristics and metaheuristics have been developed to tackle this problem and its variants. However, in recent decades, machine learning-based methods have been increasingly explored. In this context, we present a reinforcement learning model, based on the transformers architecture, for solving the soft time window vehicle routing problem. Additionally, we incorporate refinement heuristics into the model to enhance the quality of the obtained solutions. The conducted experiments demonstrated that our approach shows great potential in solving this class of problemsAbertoMestradoMatemática AplicadaMestre em Matemática Aplicada[s.n.]Gomes Neto, Francisco de Assis Magalhães, 1964-Mesquita, Marcos Eduardo Ribeiro do ValleToledo, Franklina Maria Bragion deUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em Matemática AplicadaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSilva, Lucas Vinicíus da, 1999-20252025-02-20T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (88 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/31016SILVA, Lucas Vinicíus da. Aprendizado de máquina aplicado ao roteamento de veículos com janelas de tempo. 2025. 1 recurso online (88 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: 20.500.12733/31016. Acesso em: 29 set. 2025.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1499966Cover: https://repositorio.unicamp.br/capa/capa?codigo=1499966Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-09-17T17:56:48Zoai::1499966Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2025-09-17T17:56:48Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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