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Título: Modelo matemático para otimização de roteamento dos veículos na coleta de resíduos de saúde: estudo de caso em Ponta Grossa-PR
Título(s) alternativo(s): Mathematical model for optimizing vehicle routing in health waste collection: case study in Ponta Grossa-PR
Autor(es): Ulloa, Micaela Ines Castillo
Orientador(es): Francisco, Antonio Carlos de
Palavras-chave: Resíduos de serviços de saúde
Instalações de saúde - Eliminação de resíduos
Coleta seletiva de lixo
Caminhões - Rotas
Levantamentos de rotas
Modelos matemáticos
Heurística
Medical wastes
Health facilities - Waste disposal
Refuse collection
Truck - Routes
Route surveying
Mathematical models
Heuristic
Data do documento: 31-Jul-2023
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Ponta Grossa
Citação: ULLOA, Micaela Ines Castillo. Modelo matemático para otimização de roteamento dos veículos na coleta de resíduos de saúde: estudo de caso em Ponta Grossa-PR. 2023. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2023.
Resumo: O crescimento econômico global, o aumento da população, a rápida urbanização e a melhoria do padrão de vida têm culminado em um substancial incremento na quantidade de resíduos que as cidades precisam gerenciar. Dentro desse contexto, destaca-se a crescente geração de resíduos de saúde perigosos e infecciosos, tornando-se um desafio adicional o gerenciamento eficiente desses resíduos que engloba processos como separação, coleta, transporte e descarte, visando reduzir volume e quantidade sem prejudicar o meio ambiente e a saúde pública. No âmbito desses procedimentos, a coleta e o transporte emergem como elementos cruciais, dada a relevância de uma logística eficaz para garantir a coleta regular e segura desses resíduos, abrangendo múltiplos pontos de coleta. Dada a natureza peculiar desses resíduos, sua inadequada gestão representa um risco ambiental e para a segurança pública, reforçando a necessidade de uma logística eficiente para enfrentar tais desafios. Nesse contexto, o objetivo deste estudo é propor um modelo matemático destinado a otimizar a distância total percorrida por meio da técnica do roteamento de veículos para a coleta de resíduos de saúde. A abordagem se baseia nas caraterísticas do Problema de Roteamento de Veículos Periódico (PVRP). Atingir este objetivo envolveu a condução de revisões sistemáticas da literatura sobre variantes do problema de roteamento e métodos de solução pertinentes. O modelo matemático que foi solucionado empregando dois algoritmos heurísticos: o algoritmo de construção Clarke and Wright (CW) e o algoritmo de otimização Particle Swarm Optimization (PSO). Para validar o modelo, foram empregados dados provenientes de uma empresa situada na cidade de Ponta Grossa, Paraná, especializada em coleta de resíduos, que categoriza seus clientes em dois grupos (grandes e pequenos), de acordo com a demanda e frequência de coleta. Os resultados dos testes revelaram conquistas significativas. Para clientes pequenos, o uso do algoritmo CW reduziu a distância total mensal em 31%, enquanto o algoritmo PSO alcançou uma redução ainda maior, de 41%. Nos casos de clientes grandes, as reduções foram de 17% com o CW e 22% com o PSO. Além disso, ambos algoritmos proporcionaram uma distribuição eficaz da distância total ao longo do mês. Ademais, a redução das distâncias contribuiu para diminuição de custos operacionais, bem como para a redução das emissões de poluentes, aprimorando a eficácia da coleta e beneficiando tanto a empresa quanto a comunidade. Em síntese, este trabalho alcançou seu objetivo proposto, ao resolver o modelo matemático empregando caraterísticas distintivas dos algoritmos heurísticos, combinando-os com dados da empresa e a revisão da literatura especializada.
Abstract: Global economic growth, population increase, rapid urbanization, and improved living standards have led to a substantial increase in the waste that cities need to manage. Within this context, the growing generation of hazardous and infectious health waste stands out, making it an additional challenge to efficiently manage this waste, which encompasses processes such as separation, collection, transportation, and disposal, aiming to reduce volume and quantity without harming the environment and public health. Within these procedures, collection, and transportation emerge as crucial elements, given the relevance of effective logistics to ensure regular and safe collection of this waste, covering multiple collection points. Given the peculiar nature of these wastes, their inadequate management represents an environmental and public safety risk, reinforcing the need for efficient logistics to address such challenges. In this context, this study aims to propose a mathematical model to optimize the total distance traveled through the vehicle routing technique for the collection of healthcare waste. The approach is based on the characteristics of the Periodic Vehicle Routing Problem (PVRP). Achieving this objective involved conducting systematic literature reviews on variants of the routing problem and relevant solution methods. The mathematical model was solved using two heuristic algorithms: the Clarke and Wright (CW) construction algorithm and the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. To validate the model, data from a company located in the city of Ponta Grossa, Paraná, which specializes in waste collection, and categorizes its customers into two groups (large and small), according to the demand and frequency of collection, were used. The test results revealed significant achievements. For small customers, using the CW algorithm reduced the total monthly distance by 31%, while the PSO algorithm achieved an even greater reduction of 41%. The reductions were 17% with CW and 22% with PSO for large clients. In addition, both algorithms effectively distributed the total distance over the month. Furthermore, the reduction of spaces contributed to lower operating costs and the reduction of pollutant emissions, improving the effectiveness of collection, and benefiting both the company and the community. In summary, this work achieved its proposed objective by solving the mathematical model using distinctive features of heuristic algorithms, combining them with company data, and reviewing specialized literature.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32701
Aparece nas coleções:PG - Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção

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