Resumo: Os catadores-carrinheiros coletam materiais recicláveis e reutilizáveis em pontos de parada utilizando veículos de tração humana. Esse trabalho é essencial para o gerenciamento dos Resíduos Sólidos Urbanos. No entanto, as rotas de coleta podem ser cansativas, demoradas e muito longas para esses trabalhadores, dependendo do trajeto escolhido. Sendo assim, este trabalho propõe um algoritmo de sugestão de rotas personalizáveis chamado CATAção De resíduOs Recicláveis otimizadA (CATADORA), que emprega três políticas de otimização: Política de Menor Trabalho (PMT), Política de Menor Impedância (PMI) e Política de Menor Distância (PMD). Além disso, as rotas são geradas a partir das estratégias de busca Dijkstra Bidirecional, Shortest Path Faster Algorithm e A-star. Os pontos de parada são ordenados de acordo com as heurísticas Vizinho mais Próximo, Inserção do mais Próximo e Inserção do mais Distante. As rotas geradas conforme a combinação das estratégias de busca, heurísticas e políticas são avaliadas de acordo com a potência empregada para empurrar o veículo nos trajetos, a distância, o tempo de percurso e o tempo de processamento do algoritmo. Utilizou-se a ferramenta livre Networkx na construção do grafo para ordenação dos pontos de parada. A ferramenta OSMnx foi implementada para desenvolvimento da rede geográfica, a partir da obtenção de dados geográficos do Open Street Map e dados de elevação do Banco de Dados Geomorfométricos do Brasil. Ademais, realizou-se a validação da proposta por meio de simulações computacionais utilizando o Simulation of Urban MObility (SUMO). Os resultados obtidos nas simulações demonstraram que o algoritmo proposto pode minimizar a potência aplicada no veículo utilizando as políticas PMT e PMI. A distância e o tempo de percurso podem ser otimizados empregando a PMD. A combinação da estratégia de busca Dijkstra bidirecional, a heurística do Vizinho mais Próximo e a PMD proporcionou o melhor desempenho do algoritmo Ver menos

Abstract: "Catadores-carrinheiros" collect recyclable and reusable materials at stopping points using human-powered vehicles. Their work is essential for managing Urban Solid Waste (USW). However, the collection routes could be tiring, time-consuming, and very long for these workers, depending on the chosen path. Therefore, this work proposes a customizable route suggestion algorithm called Optimized Recyclable Waste Collection (CATAção De resíduOs Recicláveis otimizadA - CATADORA) that employs three optimization policies: Less Work Policy (LWP), Less Impedance Policy (LIP), and Shortest Distance Policy (SDP). Besides, routes are generated from the bidirectional Dijkstra, Shortest Path Faster Algorithm (SPFA), and A-star search strategies. The collect points are sorted according to the Nearest Neighbor, Nearest Insertion, and Farthest Insertion heuristics. The routes generated according to the combination of search strategies, heuristics, and policies are evaluated according to the power used to push the vehicle along the paths, the distance, the travel time, and the algorithm processing time. The free tool Networkx was used to construct the graph to order the stopping points. The OSMnx tool was implemented to develop the geographic network, from obtaining geographic data from the Open Street Map and elevation data from the Brazilian Geomorphometric Database. Also, the proposal was validated through computational simulations using the Simulation of Urban Mobility (SUMO). The results obtained by the simulations showed that the proposed algorithm could minimize the power applied to the vehicle on the route using PMT and PMI policies. The route distance and time could be optimized using PMD. The combination of the bidirectional Dijkstra search strategy, the Nearest Neighbor heuristic, and the PMD provided the best performance of the algorithm Ver menos