A aplicação de algoritmos de inteligência coletiva para a solução de problemas de logística

Abstract

Este trabalho tem como objetivo abordar uma questão chave na natureza, como o comportamento complexo de um grupo grande de indivíduos pode ser resultado da simples ação de apenas um desses indivíduos, sem que sequer haja alguém no comando do grupo. O conceito de “Inteligência de Coletiva” como é conhecido esse fenômeno, ou seja, o estudo do comportamento auto-organizado de indivíduos simples que seguem regras simples que são capazes de apresentar comportamentos inteligentes na solução de problemas e principalmente a aplicação deste conceito no desenvolvimento de ferramentas computacionais na busca de soluções para problemas de transporte público e principalmente de roteamento de veículos são o foco principal deste projeto. A Inteligência Coletiva é um campo de pesquisa emergente em estudos que vai desde robótica à telecomunicação, passando por problemas da logística e suprimentos. O algoritmo que mais pode auxiliar nestas questões é conhecido como ACO (Algoritmo de Otimização por Colônia de Formigas) desenvolvido da observação do comportamento forrageiro de formigas e de como elas conseguem encontrar os melhores caminhos até as fontes de alimento. Constitui a base para a solução de um VRP (Problema de Roteirização de Veículos). No decorrer deste trabalho são abordados, a meta-heuristica dos algoritmos ACO, o conceito de Stigmergy, os algoritmos com base em ACO mais conhecidos, os principais VRPs (Problemas de Roteamento de Veículos) e como são apresentadas suas soluções através de algoritmos ACO. Finalmente será apresentado alguns exemplos ALS (Sistemas Avançados de Logística) e dois aplicativos (DyvOil e AntRoute) desenvolvidos com base nos algoritmos ACO e suas aplicações.

This work aims to address a key issue in nature, as the complex behavior of a large group of individuals may be the result of simple action of just one of these individuals, even without someone in charge there in the group. The concept of "Collective Intelligence" as this phenomenon is known, so, the study of self-organized behavior of ordinary people that follow simple rules that are able to make intelligent behaviors in problem solution and especially the application of this concept in the development computational tools in the search for solutions to problems of public transport and especially the routing of vehicles are the main focus of this project. Collective Intelligence is an emerging field of research in studies ranging from robotics and telecommunications, through problems of logistics and supplies. The algorithm that can assist in these matters more is known as ACO (Algorithm by Ant Colony Optimization) developed from observing the foraging behavior of ants and how they manage to find the best paths to food sources, is the basis for the solution a VRP (Vehicle Routing Problem), in this paper are addressed, the meta-heuristic of ACO algorithms, the concept of Stigmergy, algorithms based on ACO best known, the main PRVs (Vehicle Routing Problem) and how their solutions are presented by ACO algorithms. Finally some examples will be presented ALS (Advanced Logistics Systems) and two applications (and DyvOil AntRoute) developed based on ACO algorithms and their applications.