Dissertação

{pt_PT=Aplicação de uma Heurística para o Dimensionamento e Alocação Macro da Frota numa Empresa Rent-a-Car} {} EVALUATED

{pt=Acompanhando o crescimento recorde do setor do turismo em Portugal, o sucesso da indústria rent-a-car tem potenciado a entrada de novas empresas, algo que tem progressivamente levado à saturação do mercado. Este fenómeno levou a que se tornasse crucial para as empresas já instaladas, criar condições para se diferenciarem das suas concorrentes. Desta forma, esta Dissertação de Mestrado irá focar-se no estudo e construção de uma abordagem de resolução, suportada por uma heurística, para um problema de dimensionamento e alocação inicial da sua frota, baseado no caso da Empresa Z, tendo como objetivo a maximização da taxa de utilização e a minimização dos custos da frota por si detida. Com o apoio dos casos de estudo analisados na revisão bibliográfica, selecionou-se algoritmo genético como abordagem a aplicar ao problema em questão, optando-se pela construção de três cenários onde, por um lado, se comparou o desempenho de dois métodos para o operador da seleção e, por outro, se estudou o impacto da inclusão de uma condição de elitismo. No final deste estudo, foi possível concluir que a abordagem desenvolvida devolveu resultados consistentes com o esperado pela indústria e em conformidade com os objetivos da empresa. Relativamente à análise de cenários, concluiu-se que o cenário que apresentou o melhor desempenho, quando aplicado ao problema da Empresa Z, foi aquele que na sua estrutura incluiu o método do torneio como operador de seleção. Quanto ao impacto da condição de elitismo no desempenho das soluções, determinou-se que este não exerceu influência relevante nos resultados., en=Following the record setting growth observed on the tourism sector, during the last few years in Portugal, the car rental industry’s success has made it easier for other companies to enter, causing market saturation, which has made that the companies that were already set, had to differentiate to stay afloat. As a result, this Master Thesis will focus on developing a heuristic-based approach, that will help Company Z to dimension and allocate its fleet, for each vehicle category, and each area. The set objective will be to maximize the fleet’s utilization rate and to minimize the fleet cost. Based on the case studies analysed on the literature review section, the genetic algorithm approach was selected to be applied to the problem in hands, as it is simple and easy to adapt to an infinity of problems. To further deepen the analysis, three scenarios were built, in which were initially compared two selectin methods, and later analysed the impact of the elitism condition. At the end of the study, it was possible to confirm that the meta-heuristic approach has able to produce good results, in conformance with the industry standards and the company’s operational objectives. Regarding the scenario analysis, the better performing scenario, when applied to Company Z’s problem, was the one applying the tournament selection method. As for the impact exerted by the elitism condition on the performance of the solutions, it was possible to conclude that, globally, it did not show an impactful influence in the results. }
{pt=Rent-a-Car, Gestão de Frotas, FSAP, Algoritmo Genético, en=Rent-a-Car, Fleet Management, FSAP, Genetic Algorithm}

Fevereiro 22, 2018, 14:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Tânia Rute Xavier de Matos Pinto Varela

Departamento de Engenharia e Gestão (DEG)

Professor Auxiliar