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Victor Hugo Vidigal Corrêa
Universidade Federal de Viçosa
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Create a topicVeículos elétricos se tornaram uma tendência nos últimos anos e um rápido avanço em suas tecnologias pode ser visto diariamente. Como toda tecnologia em ascensão, implementar uma infraestrutura boa e confiável é um passo crucial em sua adoção. Técnicas de otimização podem ser usadas para reduzir custos e torná-la mais atraente para empresas de logística aderirem ao uso desse meio de transporte. Neste artigo, apresentamos um algoritmo para o problema de roteamento e localização de veículos elétricos com múltiplos depósitos, janelas de tempo, troca de bateria e recarga parcial. O algoritmo proposto é composto por uma metaheurística Simulated Annealing com a busca local realizada por uma metaheurística GRASP-VNS. Comparamos os resultados deste algoritmo com o modelo matemático resolvido via Gurobi. Enquanto Gurobi foi capaz de resolver apenas instâncias de pequeno porte, o algoritmo apresentado foi capaz de resolver todos os tamanhos de instância e até obter alguns ótimos globais.
Danny García Sanchéz
Parabéns pelo excelente trabalho !!! e a ótima apresentação !! Só tenho uma curiosidade com respeito da comparação dos tempos de execução entre o modelo inteiro e os algoritmos heurísticos e é o seguinte: Em relação ao modelo de programação linear inteira mista devido à sua natureza matemática, um tempo de execução maior é necessário para obter soluções com 0% GAP ou com o menor GAP possível (para instâncias pequenas, porque para instâncias maiores é difícil obter boas soluções em tempos razoáveis), portanto, eu queria saber por que a comparação disso com os outros 2 algoritmos é feita em 2 horas de execução? Para trabalhos futuros, todo esse modelo poderia ser usado em tempos de execução mais longos (1 ou 2 dias) em termos de planejamento? Mais uma vez quero parabenizá-los pelo trabalho realizado !! Bom congresso !!
Rafael Kendy Arakaki
Gostei da apresentação, bem interessante e moderno esse tema, acredito que vai ser bem estudado. Eu gostaria de saber sobre as instâncias utilizadas. Vocês têm muitos parâmetros (custo de instalação, de veículos, etc) tudo isso foi adaptado ou mantido o original ? O que eu gostaria de saber é (1) se foi experimentados custos parecidos com os custos reais (e atuais) dessa tecnologia? Pois pelo que venho lendo os custos da bateria ainda estão altos, mas toda hora há algum avanço para diminuir o custo/aumentar a capacidade, a Tesla por exemplo vem investindo pesado nisso. Você tentou mudar esses custos para ver o que acontece? E também, gostaria de saber (2) quais restrições você achou que pesou mais no método de solução? Por ex, seria a time-windows? Ou o fato de usar veículos elétricos e limitar o alcance de um veículo?
Victor Hugo Vidigal Corrêa
Obrigado Rafael. Como utilizamos instâncias para veículos de motor a combustão tivemos que adaptar os parâmetros de veículos elétricos de outras instâncias. Nós tentamos manter os custos mais próximos da realidade, contudo essas informações são difíceis de serem obtidas com exatidão. No nosso caso, por exemplo, não consideramos o custo da bateria pois não temos restrições de inventário dela (sugestão de trabalho futuro). Agora, em relação às restrições que mais pesaram, creio que foi a de múltiplos depósitos, elas aumentam bastante o espaço de soluções do problema.
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Victor Hugo Vidigal Corrêa
Obrigado pela pergunta Danny.
Realmente o ideal seria executar o modelo por um período de tempo maior, principalmente por causa da característica de longo prazo do problema. O planejamento inicial era usar o tempo limite de 8 horas, mas infelizmente não consegui utilizar o cluster da UFV (que ia tornar esse tempo mais praticável) e tive que fazer os experimentos na minha máquina pessoal, assim optamos por duas horas para não ficar com ela ocupada por muitos dias, pois o Gurobi consome quase toda a capacidade do computador.
Em relação a utilizar o modelo com tempos de execução maiores como trabalhos futuros. Creio que isso possa ser feito, mas acompanhando de um estudo de caso de uma região específica, por exemplo.
Obrigado.