This paper explores different local search methods associated with the metaheuristic Iterated Local Search (ILS) to solve the Crew Scheduling Problem (CSP) of a Public Transportation System. The results from ILS were compared to those obtained in a previous work from the same authors that used the Variable Neighborhood Search (VNS). Initially, both metaheuristics were implemented using, as local search, the classical First Improvement Method, performing "guided" reallocation and exchange of crew tasks. The guided reallocation/exchange replaces random components from the classical method by searching the best position to insert the task. Further, the Very Large-scale Neighborhood Search (VLNS) technique was used as a local search procedure in the metaheuristics. This technique has substantially more neighbors than the 2-opt neighborhoods, since it performs a chain exchange of tasks from different crews. Both versions of metaheuristics were applied to a set of real data from a company operating in the city of Belo Horizonte, producing more economical schedules than those adopted by the company. The results are presented and discussed in this work.

<p><strong>Resumo:</strong> Este artigo apresenta uma nova abordagem para a resolução do Problema de Programação de Tripulações no Sistema de Transporte Público (PPT). O modelo se baseia na metaheurística GRASP cuja busca local é realizada pelo método da Busca em Vizinhança de Grande Porte, conhecida na literatura como Very Large-Scale Neighborhood Search. O grande diferencial da aplicação desta técnica de busca para o PPT é que, além de incorporar os movimentos de realocação e troca de tarefas, realizados tradicionalmente, ela também permite considerar trocas do tipo 3-optimal, 4-optimal, até o limite de n-optimal, para uma solução com n tripulações. A implementação da heurística proposta foi testada com dados de problemas reais de uma empresa que opera em Belo Horizonte, e os resultados foram comparados com as soluções adotadas pela empresa. Desta forma foi possível observar que o modelo apresentado neste trabalho produziu soluções mais econômicas do que aquelas praticadas pela empresa.</p><strong>Abstract:</strong> This paper presents a new approach to solve the Crew Scheduling Problem (CSP) for public mass transport system. The proposed model is based on the GRASP metaheuristic framework, where the local search is performed by the Very Large-Scale Neighborhood (VLSN) search technique. The great differential of this search technique applied to the CSP is that, in addition to task reassigning and swapping movements, adopted in previous work, it also allows considering 3-optimal, 4-optimal, up to n-optimal task movements, for a solution with n crews, yielding to improved solutions. The proposed heuristic was tested with data from real problems of a bus company operating in the city of Belo Horizonte, and the results compared to the manual solution adopted by the company. Thus it was observed that the model presented in this work have produced more economical solutions than those used by the company.

Resumo: Neste artigo é aplicada a metaheurística Guided Local Search (GLS) para resolver o Problema de Programação de Tripulações de Ônibus Urbano (PPT). O PPT consiste em encontrar um conjunto de jornadas a serem designadas aos motoristas que realizarão a operação diária com o menor custo. A GLS tem como princípio penalizar características indesejáveis presentes na solução corrente, com o objetivo de escapar de soluções ótimas locais. Como heurística de busca local, foi utilizada a heurística Variable Neighborhood Descent, que explora diferentes estruturas de vizinhança para encontrar um mínimo local. De acordo com pesquisa realizada pelos autores, esta abordagem é inédita para resolver o PPT. A implementação proposta foi testada com dados de problemas reais de uma empresa que opera em uma região metropolitana de Belo Horizonte. Os resultados obtidos são similares àqueles presentes na literatura, havendo possibilidades de melhorias, visto que a GLS pode ser explorada em diferentes aspectos.Palavras-chave: Guided Local Search, Programação de Tripulações do Sistema de Transporte. Metaheurística. Abstract:In this paper the metaheuristic Guided Local Search (GLS) is applied to solve the Crew Scheduling Problem (CSP) for public mass transport system. The CSP consists on finding a set of duties to be assigned to drivers in order that the daily service requirement be met at minimum cost. The GLS metaheuristic follows the basic principle of penalizing undesired characteristics that are present in the current solution and to append this penalization in the objective function with the aim of guiding the local search away from local minimum. As local search heuristic, it was employed Variable Neighborhood Descent technique, which explores different neighborhood structures to find a local optimum. According to a research conducted by the authors, this is a novel approach to solve the CSP. The proposed implementation was tested with data from real problems of a bus company operating in a metropolitan region of Belo Horizonte. The results are comparable with those reported in the literature, being subject to improvement, once the GLS can be exploited in different ways.Keywords: Guided Local Search, Crew Scheduling Problem in mass transit, Metaheuristic. INTRODUÇÃOEm muitas cidades o ônibus é o principal, senão o único meio de transporte público de passageiros. Portanto, é necessário que as empresas do ramo tenham suas atividades muito bem planejadas para atender à demanda dos usuários do sistema de maneira econômica. Para tanto, devem ser utilizadas ferramentas computacionais que auxiliam o processo de decisão. Neste contexto é que se inserem os mé-todos de otimização, os quais podem levar à redução dos custos destas empresas. Entre os custos de maiores pesos se destacam os custos operacionais com os veículos e os seus motoristas e cobradores (Bouzada, 2003) Geralmente, o planejamento de um sistema de transporte público é decomposto em etapas a fim de tornar o problema tratável do ponto de vista computacional. A etapa inicia...

Este trabalho trata do Problema da Programação de Tripulações (PPT), o qual visa determinar um conjunto de jornadas de trabalho para as tripulações de menor custo e tal que a programação dos veículos seja realizada com sucesso. Como restrição, cada jornada deve atender à legislação trabalhista do setor. Neste trabalho são comparados quatro diferentes métodos de geração e seleção de colunas, sendo que cada coluna corresponde a uma jornada para o PPT. No primeiro método são geradas colunas considerando intervalos de tempo, ao longo do dia, nos quais pode ocorrer a troca de tripulações. No segundo, as jornadas geradas apresentam um dado tempo mínimo de duração. No terceiro método é implementada a heurística de Chvátal, a qual seleciona colunas para o PPT. O quarto método combina o segundo e o terceiro métodos. São apresentados resultados comparativos com dados reais, mostrando a possibilidade da utilização prática desses métodos em casos brasileiros. Palavras-chave: Escala de motoristas e cobradores, Programação de tripulações, Geração de colunas.

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