Revista Reuna
Algorítimos Genéticos Aplicados a Gestão da Carteira de Clientes e ao Gerenciamento do Programa Diário da Força de Vendas Bancária Via WEB
Resumo
O Problema da definição do Schedule diário dos funcionários para venda de produtos é estrategicamente importante para as empresas, pois, minimiza custo, aumenta eficiência e lucro. Este problema é semelhante ao caixeiro viajante e multi-rotas de veículos na área da computação, com o diferencial de selecionar clientes de acordo com a maior rentabilidade e estratégias da empresa. O objetivo é descobrir diariamente a melhor rota a ser construída para visitar os clientes sempre iniciando e retornando no ponto de partida (residência, hotel ou empresa). O sistema proposto foi desenvolvido utilizando as técnicas de algoritmos genéticos e pode ser acessado via Web. A saída do sistema apresentada aos funcionários está interligado ao Google Maps.
Palavras-chave
Texto completo:
PDFReferências
BALLOU, R. H. Logística empresarial: transporte, administração de materiais e distribuição física. 5a ed. Porto Alegre: Bookman. 2006.
BODIN, L. D. & GOLDEN, B., ASSAD, A. & BALL, M. Routing and scheduling of vehicle and crews: the state of the art. Computers and Operations Research, v. 10, n. 2, p.63-211, 1983.
BOWERSOX, D. J. e CLOSS, D. J. Brazilian Logistics: A Time for Transition. Gestão e Produção, v. 4, n. 2, 1997.
BRYANT K. E BENJAMIN A. Genetic Algorithms and the Traveling Salesman Problem. In. Harvey Mudd College, Departament of Mathematice, 2000
CARVALHO R. B., OLIVEIRA L. C. e JAMIL, G. L. Gestão da Informação aplicada à logistica: Estudo de caso de uma grande Agroendústria Brasileira, Anais do VIII ENANCIB – Encontro Nacional de Pesquisa em Ciência da Informação, Salvador, 2007.
CONCEIÇÃO S. V., NETO, A. S. V., NASCIMENTO, E. S., ALMEIDA, H. M., FILHO, L. B., PEDROSA, L. H. C. e SILVA, M. V. Impactos da utilização de roterização de veículos em um centro de distribuição: um estudo de caso. Anais do XXIV ENEGEP - Encontro Nacional de Engenharia de Produção, Florianópolis, 2004.
CHRISTOFIDES, N. The Traveling Salesman Problem. Combinatorial Optimization. Wiley Chichester, p. 131 – 149, 1979.
GOLDBERG D. E. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc. Boston, MA, USA, 1989.
FILITTO D. Algoritmos Genéticos: Uma visão exploratória. Revista Multidisciplinar da Uniesp. n. 6, pp: 136-143, 2008.
HAUPT R. L. e HAUPT S. E. Practical genetic algorithms. 2nd edition, Wiley-Interscience Publication. ISBN: 0-471-45565-2, 2004.
KAISER M. S., PRATA. P. A. e RIBEIRO G. M. Análise Comparativa entre o TransCad e Heurísticas de Agrupamento e de Roteamento de Veículos. Anais do XXI ANPET – Associação Nacional de Pesquisa e Ensino em Transportes, Rio de Janeiro, 2007.
MITCHELL, M. An Introduction to Genetic Algorithms. First MIT Press paperback. ISBN: 0-262-13316-4, 1996.
NETO A. F., e LIMA R. S. Roteirização de Veículos de uma rede atacadista com o auxílio de Sistemas de Informações Geográficas (SIG). Anais do XXV ENEGEP – Encontro Nacional de Engenharia de Produção, Porto Alegre, 2005.
NOVAES, A.G. Sistemas Logísticos: Transporte, Armazenagem e Distribuição de Produtos, Edgard Blucher, São Paulo, 1989.
SILVA, A. F. e OLIVEIRA, A. C. Algoritmos genéticos: alguns experimentos com os operadores de cruzamento (“Crossover”) para o problema do caixeiro viajante assimétrico. Anais do XXVI ENEGEP – Encontro Nacional de Engenharia de Produção, Fortaleza, 2006.
SOUZA, D. O. Algoritmos Genéticos aplicados ao planejamento do transporte principal da madeira. Dissertação de mestrado. Universidade Federal do Paraná, 2004.
TANG, K. S., MAN, K. F., KWONG S. e HE Q., Genetic Algorithms and their Applications. IEEE Signal Processing Magazine, 1996.
Desenvolvido por:
