UMA ABORDAGEM HEURÍSTICA COM FOCO EM GANHO NO PROCESSO DE COLETA SELETIVA DE LIXO URBANO REALIZADA POR FROTA HETEROGÊNEA DE MÚLTIPLOS COMPARTIMENTOS
CS-MC-CARP; CARP; Coleta Seletiva. Lixo Urbano
O crescimento exponencial dos resíduos sólidos em todo o mundo representa um desafio significativo para a gestão sustentável de resíduos. Estima-se que a quantidade global de lixo aumentará de 1,3 bilhões para 2,2 bilhões de toneladas até 2025, destacando a importância crítica da coleta seletiva na promoção da sustentabilidade ambiental. No Brasil, a coleta seletiva não só contribui para a preservação do meio ambiente, mas também gera renda para aproximadamente 400 mil trabalhadores envolvidos no setor. A ausência de práticas de coleta seletiva resulta em perdas estimadas em cerca de R$120 bilhões em produtos recicláveis, além de prejudicar a correta destinação dos resíduos. Diante deste cenário, esta proposta de qualificação busca responder à seguinte questão: Como otimizar o ganho em um processo de coleta seletiva que utilize veículos com múltiplos compartimentos?. Para isso uma meta-heurística construtiva baseada em algoritmos genéticos com utilização de chaves aleatórios foi desenvolvida para otimizar a seleção dos tipos de lixo que os veículos de múltiplos compartimentos, utilizados na coleta seletivo. A pesquisa visa, através do desenvolvimento dessa meta-heurística, que se obtenha a experiencia em lidar com resolução parcial do problema, para que sirva de base para as fases de roteamento e encaminhamento de veículos para coleta seletiva, de frotas heterogêneas.