Qualificação de doutorado do discente Fábio Oliveira, dia 27/02, às 14:00.

Qualificação de doutorado do discente Fábio Oliveira, dia 27/02, às 14:00.

Título: Algoritmos heurísticos com aprendizado de máquina para o problema de roteamento de caminhões pipa em minas a céu aberto

Resumo: O extrativismo mineral desempenha papel relevante na economia brasileira e impõe desafios operacionais logísticos, entre os quais se destaca o roteamento de caminhões-pipa para a supressão de poeira nas vias de mina a céu aberto. Este trabalho propõe duas abordagens para modelar e tratar esse problema no âmbito do roteamento em arcos capacitados, utilizando o Capacitated Arc Routing Problem (CARP) como referência e incorporando restrições adicionais para representar requisitos operacionais. Na primeira abordagem, denominada Water Truck Routing Problem with Time Window (WTRPTW), impõem-se restrições de capacidade de armazenamento de água do veículo, demandas fixas de água por trecho viário e intervalos admissíveis para o início do serviço de aspersão em cada arco requerido. Para representar esse problema, propomos uma formulação de programação linear inteira mista. Como o problema é NP-difícil, desenvolvemos também um algoritmo construtivo para tratar instâncias de maior escala. Esses dois métodos de solução foram validados com dados da literatura que retratam situações reais da indústria de mineração. Os resultados parciais mostram que o algoritmo construtivo proposto forneceu rapidamente soluções em instâncias nas quais o resolvedor de programação matemática não encontrou nenhuma solução. A segunda abordagem incorpora a dinâmica temporal do nível de serviço, modelando o problema como uma variante periódica com restrições de inventário, denominada Periodic Water Truck Routing Problem (PWTRP), em que cada arco possui um nível de umidade que se esvai ao longo do tempo (por evaporação ou pelo trânsito de veículos) e deve ser reposto por atendimentos periódicos para permanecer dentro de níveis operacionais aceitáveis. Para essa variante, pretende-se desenvolver algoritmos meta-heurísticos capazes de explorar eficientemente o espaço de soluções do problema ao longo de um horizonte multiperíodo, combinando procedimentos de busca local e técnicas de aprendizado de máquina. Em síntese, o trabalho propõe uma base metodológica em duas etapas: um modelo voltado ao planejamento de curto prazo, com janelas de tempo (WTRPTW), e outro, tático multiperíodo, com gerenciamento de inventário (PWTRP), visando a aprimorar a eficiência e a confiabilidade das operações de controle de poeira em minas a céu aberto.

Banca: Prof. Dr. Marcone Jamilson Freitas Souza (Orientador - UFOP); Prof. Dr. Luciano Perdigão Cota (Coorientador - ITV/UFOP); Prof. Dr. Puca Huachi Vaz Penna (UFOP); Prof. Dr. Gustavo Campos Menezes (CEFET-MG)