Dissertação

{en_GB=Solution approaches for the Smart Waste Collection Routing Problem} {} EVALUATED

{pt=As empresas de recolha de resíduos enfrentam frequentemente ineficiência nas suas operações, principalmente associada à grande dificuldade em prever a acumulação de resíduos nos contentores. Estas flutuações estão ligadas à presença de incerteza no sistema, o que leva a um excesso de quilómetros percorridos normalmente para recolher uma pequena quantidade de resíduos. Uma forma de reduzir a incerteza é explorar dispositivos eletrónicos para aceder a informações em tempo-real sobre o nível de enchimento dos contentores e, assim, otimizar as rotas de recolha. Este problema é conhecido na literatura como Smart Waste Collection Routing Problem (SWCRP) ao qual algumas abordagens já foram propostas (Aguiar et al., in press; Ramos et al., 2018). O SWCRP foi abordado em ambos os trabalhos como um Vehicle Routing Problem with Profits (VRPP) e, portanto, a presente dissertação visa aprimorar estes trabalhos abordando questões que não foram consideradas anteriormente, tais como o route balance. São introduzidas três abordagens de gestão operacional para definir rotas dinâmicas, considerando a informação em tempo-real sobre os níveis de enchimento dos contentores. Além do route balance, é investigado outro ramo a fim de estudar como selecionar os contentores a serem considerados pelo modelo. É explorado um procedimento de pré-seleção, combinando o modelo VRPP com um método heurístico. O método de solução é aplicado num estudo de caso do mundo real onde um potencial aumento do lucro operacional é alcançado em até 450%. Além disso, conclui-se que o método de solução pode permitir uma melhoria de até 69% na eficiência das operações., en=Waste collection companies often face inefficiency in their operations, mostly associated with the highly difficulty in predicting the bins waste accumulation. These fluctuations are linked with the presence of uncertainty in the system, which leads to an excessive travelling kilometer usually to collect a small amount of waste. One way to reduce the uncertainty is to explore electronic devices to access real-time information on the bins fill-level and, thus, optimize the collection routes. This problem is known in the literature as the Smart Waste Collection Routing Problem (SWCRP) and some approaches were already proposed to deal with it (Aguiar et al., in press; Ramos et al., 2018). The SWCRP was approached in both works as a Vehicle Routing Problem with Profits (VRPP) and therefore, the present dissertation aims to improve those works addressing some issues that were not considered beforehand, such as the route balance. Three operational management approaches are introduced to define dynamic routes considering real-time information about the bins fill-levels. In addition to the route balance, another branch is investigated to study how to select the bins to be considered by the model. Besides the option that complies all bins, a pre-selection procedure is explored combining the VRPP model with a heuristic method. The solution method is applied in a real-world case study where a potential increase in the operational profit is achieved by up to 450%. Moreover, it is concluded that the solution method can also allow an improvement of up to 69% in the operations efficiency.}
{pt=Smart waste collection routing problem, Sensores, Informação em tempo-real, Otimização, Reciclagem., en=Smart waste collection routing problem, Sensors, Real-time information, Optimization, Recycling.}

Janeiro 28, 2021, 14:0

Orientação

ORIENTADOR

Tânia Rodrigues Pereira Ramos

Departamento de Engenharia e Gestão (DEG)

Professor Auxiliar