DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE
ROTEIRIZAÇÃO DINÂMICA DE VEÍCULOS APLICADO
AO SERVIÇO DE TRANSPORTE DE CADEIRANTES
Aristides Fraga Neto
Patricia Alcantara Cardoso
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 101.889 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.
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 1977. 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.
T ab el a 1: S ín te se d e m ét o d o s re le v an te s u ti li za d o s p ar a a re so lu çã o d o D A R P D in âm ic o ( o u p ro b le m a d e co le ta e e n tr eg a d in âm ic o ), v ar iá v ei s d a fu n çã o o b je ti v o e f at o r d et er m in an te d e m u d an ça d e ro ta d o s ú lt im o s 1 0 a n o s. E xa to Alg ori tm o d e in ser ção Alg ori tm o co nst uti vo Alg ori tm o Gen éti co Sim mu la ted An nea lin g Bu sca T ab u Pro gra maç ão de Res tri çõ es Ob jet iv o ú nic o Mu lti -o bje tiv o Cu sto d o ro tei ro Cu sto d e s ub -co ntr ata ção Tem po d e via gem Tem po to tal d e an tec ip açã o Tem po to tal d e atr aso Pen ali dad e d e ho ras ex tra s Dis tân cia d a jan ela d e tem po Vio laç ão d e car ga Nú mer o d e est açõ es vis ita das Sat isf açã o d as dem an das d e tra nsp ort e e m ter mo s d e veí cu lo MD MT V MC V R ad d ao u i et a l. ( 2 0 1 3 ) ● ● ● ● ● ● ● ● B er b eg li a et a l. ( 2 0 1 2 ) ● ● ● ● ● ● ● ● K er go si en e t a l. ( 2 0 1 1 ) ● ● ● ● ● ● B ea u d ry e t a l. ( 2 0 1 0 ) ● ● ● ● ● ● ● C o sl o v ic h e t a l. ( 2 0 0 6 ) ● ● ● ● ● G en d re au e t a l. ( 2 0 0 6 ) ● ● ● ● ● ● A tt an as io e t a l. ( 2 0 0 4 ) ● ● ● ● ● ● ● ● T O T A L 2 1 1 1 5 1 0 7 4 1 6 1 2 2 3 2 1 1 7 0 0 H eu rí st ic o V ar iá v ei s d a F .O . E co n ô m ic as A u to r A b o rd ag em d e re so lu çã o Q u al id ad e d o s er v iç o F D D R T ip o d e F .O . D en tr e as ab o rd ag en s d e re so lu çã o ap re se n ta d as n a T ab el a 1 , v al e o d es ta q u e d o tr ab al h o d e B ea u d ry et a l. (2 0 1 0 ) q u e ap re se n ta si m il ar id ad e em d ez c ar ac te rí st ic as d e cl as si fi ca çã o d o s p ro b le m as d e ro te am en to e p ro g ra m aç ão d en tr e as o n ze c ar ac te rí st ic as c it ad as p o r B o d in e t a l. ( 1 9 8 3 ), c o m r el aç ão a o S er v iç o E sp ec ia l M ão n a R o d a, d if er in d o a p en as n a ca ra ct er ís ti ca n ú m er o 2 ., c o n fo rm e a T ab el a 2 . T ab el a 2: C o m p ar at iv o d e ca ra ct er ís ti ca s d o p ro b le m a d e ro te am en to e p ro g ra m aç ão d es cr it as p o r B o d in e t a l. ( 1 9 8 3 ). C ar ac te rí st ic as B ea ud ry e t a l. (2 01 0) Se rv iç o E sp ec ia l M ão n a R od a 1 . T am an h o d a fr o ta d is p o n ív el * M ú lt ip lo s v eí cu lo s * M ú lt ip lo s v eí cu lo s 2 . T ip o d a fr o ta d is p o n ív el * T ip o s es p ec ia is d e v eí cu lo s (c o m p ar ti m en ta li za d o , et c. ) * H et er o g ên ea ( v ár io s ti p o s d e v eí cu lo ) 3 . A rm az en a m en to d e v eí cu lo s * M ú lt ip lo s d ep ó si to s * M ú lt ip lo s d ep ó si to s 4 . N at u re za d as d em an d as * D e m an d a d et er m in ís ti ca * D e m an d a d et er m in ís ti ca 5 . L o ca li za çã o d as d em an d a * N o s n ó s (n ão n ec es sa ri am en te t o d o s) * N o s n ó s (n ão n ec es sa ri a m en te t o d o s) 6 . R ed e fu n d am en ta l * D ir ec io n ad a * D ir ec io n ad a 7 . R es tr iç õ es d e ca p ac id ad e d o v eí cu lo * Im p o st as ( d if er en te s p ar a d if er e n te s ro ta s) * Im p o st as ( d if er en te s p ar a d if er e n te s ro ta s) 8 . T em p o m áx im o d e ro ta s * Im p o st as ( d if er en te s p ar a d if er e n te s ro ta s) * Im p o st as ( d if er en te s p ar a d if er e n te s ro ta s) 9 . O p er aç õ es * M is to ( co le ta s e en tr eg as ) * M is to ( co le ta s e en tr eg as ) 1 0 . C u st o s * V ar iá v el o u c u st o s d e ro ta * V ar iá v el o u c u st o s d e ro ta 1 1 . O b je ti v o s * M a x im iz ar a f u n çã o u ti li d ad e b as ea d a n o s er v iç o e c o n v en iê n ci a (M F B S C ) * M F B S C
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
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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 (aristidesfraganeto@gmail.com) / Patrícia Alcântara Cardoso (patrícia.cardoso@ufes.br) Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil – Mestrado em Transportes. Universidade Federal do Espírito Santo, Av. Fernando Ferrari, 514, Goiabeiras, Vitória, ES, Brasil – CEP: 29075-910.
