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Aplicação de algoritmos genéticos para calcular rotas para distribuição de entregas

dc.contributor.advisorCâmara, Rodrigo Toledo Teixeira
dc.contributor.advisormailrodrigo.camara@ufersa.edu.br
dc.contributor.authorSilva, Anderson Esmael da
dc.contributor.referee1Câmara, Rodrigo Toledo Teixeira
dc.contributor.referee2Arruda, Francisco de Assis Pereira Vasconcelos de
dc.contributor.referee3Costa, Maristelio da Cruz
dc.coverage.spatialAngicos
dc.date.accessioned2025-04-03T16:35:13Z
dc.date.available2025-04-03T16:35:13Z
dc.date.issued2025-03-26
dc.description.abstractO problema do caixeiro viajante (TSP, na sigla em inglês) tem como finalidade determinar o melhor caminho que um viajante deve percorrer para visitar diversos pontos e retornar ao ponto de partida. Este problema é considerado de alta complexidade computacional, conforme destacado por diversos autores (GREFENSTETTE, 2014; LARRANAGA et al., 1999, p. 2). Dentre as abordagens para solucionar o TSP, destaca se o uso de algoritmos genéticos, uma classe de algoritmos inspirada na teoria da evolução de Charles Darwin e desenvolvida inicialmente por John Holland em 1975 (HOLLAND, 1975; GOLDBERG, 1989). Este trabalho tem como objetivo documentar a implementação de um software que calcula a melhor rota de entrega utilizando algoritmo genético. Para exemplificação, os pontos de entrega foram selecionados no entorno do campus da UFERSA de Angicos- RN, visando demonstrar a aplicabilidade da solução em um contexto real.
dc.description.abstract2The Traveling Salesman Problem (TSP) aims to determine the optimal path a traveler should take to visit various points and return to the starting point. This problem is considered to be of high computational complexity, as highlighted by several authors (GREFENSTETTE, 2014; LARRANAGA et al., 1999, p. 2). Among the approaches to solve the TSP, the use of genetic algorithms stands out, a class of algorithms inspired by Charles Darwin’s theory of evolution and initially developed by John Holland in 1975 (HOLLAND, 1975; GOLDBERG, 1989). This work aims to document the implementation of a software that calculates the best delivery route using a genetic algorithm. For illustration, the delivery points were selected around the university campus of UFERSA, in Angicos- RN, Brazil, aiming to demonstrate the applicability of the solution in a real-world context.
dc.description.physical17 f.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.bibliographicCitationSILVA, Anderson Esmael da. Aplicação de algoritmos genéticos para calcular rotas para distribuição de entregas. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Interdisciplinar em Ciências e Tecnologia) - Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Angicos, 2025.
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/12849
dc.language.isopt_BR
dc.publisher.centerCentro Multidisciplinar de Angicos - CMA
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.departmentDepartamento de Ciências e Tecnologia
dc.publisher.initialsUFERSA
dc.publisher.institutionUniversidade Federal Rural do Semi-Árido
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.holderUFERSA
dc.rights.licenseAttribution-ShareAlike 3.0 Brazilen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA E TECNOLOGIA
dc.subject.keywordAlgoritmo Genético
dc.subject.keywordCaixeiro viajante
dc.subject.keywordSoftware
dc.subject.keywordOtimização
dc.subject.keywordGenetic algorithm
dc.subject.keywordTraveling salesman
dc.subject.keywordSoftware
dc.subject.keywordOptimization
dc.titleAplicação de algoritmos genéticos para calcular rotas para distribuição de entregas
dc.title.alternativeApplication of genetic algorithms to calculate routes for delivery distribution
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis

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