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Programação matemática aplicada à casos reais de designação de entregadores em uma empresa de food delivery

With the COVID-19 pandemic, applications that provide food and product delivery services have become an essential activity for society. One of the challenges for companies that own these platforms, through which the customer orders meals and products, is the demand for online delivery services that...

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Autor principal:	Coelho, Michella Aguiar
Formato:	Dissertação
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2022
Assuntos:	Alimentos - Transporte Entrega de mercadorias Programação linear Levantamentos de rotas Food - Transportation Delivery of goods Linear programming Route surveying CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Engenharia Elétrica
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27086
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id	riut-1-27086
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spelling	riut-1-270862022-02-12T06:06:00Z Programação matemática aplicada à casos reais de designação de entregadores em uma empresa de food delivery Mathematical programming applied to assignment of couriers in real cases of a food delivery company Coelho, Michella Aguiar Magatão, Leandro https://orcid.org/0000-0002-6917-9753 http://lattes.cnpq.br/4652695720103701 Magatao, Leandro https://orcid.org/0000-0002-6917-9753 http://lattes.cnpq.br/4652695720103701 Rodrigues, Luiz Carlos de Abreu http://lattes.cnpq.br/2048224805097773 Meira, William Hitoshi Tsunoda https://orcid.org/ 0000-0001-5867-3409 http://lattes.cnpq.br/6489701912689721 Alimentos - Transporte Entrega de mercadorias Programação linear Levantamentos de rotas Food - Transportation Delivery of goods Linear programming Route surveying CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Engenharia Elétrica With the COVID-19 pandemic, applications that provide food and product delivery services have become an essential activity for society. One of the challenges for companies that own these platforms, through which the customer orders meals and products, is the demand for online delivery services that have to be efficient and scalable. The objective of this dissertation is to develop a methodology for the problem of deliverymen assignment for orders made through online Food Delivery platforms, which can be categorized as an Order Assignment Problem. In the searched literature, the context under analysis is also referred as Food Delivery Problem. The proposed solution methodology encompasses an application that processes data obtained from real cases. In the sequence, a mathematical model implemented in Mixed Integer Linear Programming (MILP) can designate the best deliveryman for each order (in relation to time and distance criteria), taking into account the group of orders and deliveries that needed to be combined for that instant of time. The proposed model solves the cases in which the number of available couriers is equal or greater than the number of orders to be allocated, a condition that represents the majority of scenarios experienced by the company that provided the data for real cases. The model is also able to partially solve cases with the number of orders greater than the number of deliverymen. The results obtained by the proposed mathematical model are compared with real cases and suggest, on average, a lower delivery time (e.g., 30% to 50%) than the time actually spent, as a function of a more efficient allocation of the deliverymen. Scalability tests were also performed for the proposed mathematical model, which showed an increase in the model execution time as the number of orders and deliverymen increase. Based on the obtained results and on the system specialist validation, it has been concluded that the proposed methodology could be applied to real online scenarios and new possibilities for future related studies have been raised. Com a pandemia da COVID-19, os aplicativos que fornecem serviço de entrega de comida e produtos passaram a ser uma atividade essencial para a sociedade. Um dos desafios das empresas detentoras dessas plataformas, por meio das quais o cliente realiza pedidos de refeição e produtos, é a exigência de serviços de entrega on-line que precisam ser eficientes e escaláveis. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma metodologia para o problema de designação de entregadores para os pedidos realizados por plataformas de Food Delivery online, o qual pode ser categorizado como um problema de Order Assignment (Atribuição de Pedidos ou Designação de Pedidos). Na literatura pesquisada, o contexto em análise também é referenciado segundo a denominação Food Delivery Problem. A metodologia de solução proposta engloba uma aplicação que processa os dados obtidos de casos reais para que, na sequência, um modelo matemático implementado em Programação Linear Inteira Mista (PLIM) possa designar para cada pedido o melhor entregador (em relação a critérios de tempo e distância), levando-se em consideração o grupo de pedidos e entregadores que precisavam ser combinados para aquele instante de tempo. O modelo proposto neste trabalho resolve os casos nos quais o número de entregadores disponíveis é maior que o número de pedidos a serem alocados, condição que representa a maioria dos cenários vivenciados pela empresa que forneceu os dados dos casos reais. Também são resolvidos de modo parcial os casos em que o número de pedidos é superior ao número de entregadores em um dado instante de tempo. Os resultados obtidos pelo modelo matemático proposto são comparados com os casos reais e sugerem, em média, um tempo de entrega inferior ao tempo efetivamente gasto (e.g., 30% a 50%), função de uma alocação mais adequada dos entregadores. Também foram realizados testes de escalabilidade para o modelo matemático proposto, os quais mostraram o aumento do tempo de execução do modelo conforme foram variados o número de pedidos e entregadores. Embasando-se nos resultados dos casos estudados e na validação de especialista do sistema, conclui-se que a metodologia proposta poderia ser aplicada para cenários reais on-line e levantou-se novas possibilidades para trabalhos futuros. 2022-02-11T19:49:42Z 2022-02-11T19:49:42Z 2021-10-26 masterThesis COELHO, Michella Aguiar. Programação matemática aplicada à casos reais de designação de entregadores em uma empresa de food delivery. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2021. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27086 por openAccess http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Brasil Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial UTFPR
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description	With the COVID-19 pandemic, applications that provide food and product delivery services have become an essential activity for society. One of the challenges for companies that own these platforms, through which the customer orders meals and products, is the demand for online delivery services that have to be efficient and scalable. The objective of this dissertation is to develop a methodology for the problem of deliverymen assignment for orders made through online Food Delivery platforms, which can be categorized as an Order Assignment Problem. In the searched literature, the context under analysis is also referred as Food Delivery Problem. The proposed solution methodology encompasses an application that processes data obtained from real cases. In the sequence, a mathematical model implemented in Mixed Integer Linear Programming (MILP) can designate the best deliveryman for each order (in relation to time and distance criteria), taking into account the group of orders and deliveries that needed to be combined for that instant of time. The proposed model solves the cases in which the number of available couriers is equal or greater than the number of orders to be allocated, a condition that represents the majority of scenarios experienced by the company that provided the data for real cases. The model is also able to partially solve cases with the number of orders greater than the number of deliverymen. The results obtained by the proposed mathematical model are compared with real cases and suggest, on average, a lower delivery time (e.g., 30% to 50%) than the time actually spent, as a function of a more efficient allocation of the deliverymen. Scalability tests were also performed for the proposed mathematical model, which showed an increase in the model execution time as the number of orders and deliverymen increase. Based on the obtained results and on the system specialist validation, it has been concluded that the proposed methodology could be applied to real online scenarios and new possibilities for future related studies have been raised.
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