Este repositório contém a implementação do Algoritmo de Dijkstra aplicada a diferentes contextos de otimização de rotas. ada exercício apresenta uma variação do problema, considerando fatores como distância, tempo de deslocamento, custo de viagem e restrições operacionais.
Descrição: Implementação do Algoritmo de Dijkstra para determinar a rota mais rápida entre o centro de distribuição e os bairros de uma cidade, considerando a distância entre as ruas.
📄 Explicação detalhada: Ex1_Dijkstra.md
💻 Código: Ex1_Dijkstra.py
Descrição: Algoritmo de Dijkstra aplicado ao planejamento de uma nova linha de ônibus, determinando o trajeto mais rápido entre dois bairros movimentados, considerando o tempo médio de deslocamento.
📄 Explicação detalhada: Ex2_RoteamentoOnibus.md
💻 Código: Ex2_RoteamentoOnibus.py
Descrição: Cálculo da rota aérea mais curta entre dois aeroportos, considerando as distâncias diretas entre eles.
📄 Explicação detalhada: Ex3_TransporteAero.md
💻 Código: Ex3_TransporteAero.py
Descrição: Planejamento da rota mais econômica para um caminhoneiro, considerando os custos de pedágios e consumo de combustível entre diferentes cidades.
📄 Explicação detalhada: Ex4_Mercadorias.md
💻 Código: Ex4_Mercadorias.py
Descrição: Desenvolvimento de um sistema de navegação para veículos elétricos autônomos, levando em conta:
- Tempo de deslocamento (prioridade no menor tempo de trajeto).
- Autonomia da bateria → Caso a distância exceda a autonomia, o veículo deve passar por uma estação de recarga.
📄 Explicação detalhada: Ex5_OtimizacaoRota.md
💻 Código: Ex5_OtimizacaoRota.py
Descrição: Desenvolvimento de um sistema de emissão de passagens aéreas, onde os passageiros devem encontrar a rota mais econômica entre dois aeroportos, levando em conta:
- O custo total da viagem (tarifa + taxas + impostos).
- Escalas obrigatórias, que adicionam um custo fixo ao voo.
- Tempo máximo permitido para conexões, eliminando rotas que excedam esse tempo.
📄 Explicação detalhada: Ex6_AeroInter.md
💻 Código: Ex6_AeroInter.py