META-HEURÍSTICA SIMULATED ANNEALING APLICADA AO PROBLEMA DO ROTEAMENTO DE VEÍCULOS CAPACITADOS COM RESTRIÇÕES DE CARREGAMENTO BIDIMENSIONAL
|
|
- Brian Carlos Fraga
- 6 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 META-HEURÍSTICA SIMULATED ANNEALING APLICADA AO PROBLEMA DO ROTEAMENTO DE VEÍCULOS CAPACITADOS COM RESTRIÇÕES DE CARREGAMENTO BIDIMENSIONAL Andre Renato Sales Amaral (UFES) Roger Senna Rosa (UFES) Esse trabalho apresenta o uso da meta-heurística Simulated Annealing para a solução do problema do Roteamento de Veículos Capacitados com Restrições de Carregamento Bidimensional, com um formato de vizinhança que incorpora a organização dos itens com a busca da solução vizinha de menor custo gerada a partir de trocas aleatórias de clientes entre rotas. Palavras-chave: Simulated Annealing, 2L-CVRP, Logística.
2 1. Introdução O problema do roteamento de veículos capacitados (Capacitated Vehicle Routing Problem - CVRP) é um problema logístico importante, que consiste em construir rotas para uma frota de veículos de mesma capacidade, partindo de um depósito central, de forma a atender às demandas de um conjunto de clientes, respeitando as capacidades dos veículos que irão atender a esses clientes, enquanto minimizando as distâncias percorridas por esse veículos. Para o transporte de cargas, é frequentemente necessário realizar o carregamento de um conjunto de itens retangulares que não podem ser empilhados, por causa ou de seu peso ou fragilidade. Nesses casos, o CVRP precisa incluir restrições adicionais que refletem a característica do carregamento bidimensional relevante ao problema (IORI et al., 2005). A resolução de um problema de carregamento bidimensional, traz um custo computacional maior para o CVRP, pois há a necessidade de se verificar se existe uma disposição viável dos itens dentro da área de carga do veículo, o que não é trivial. O CVRP com restrições de carregamento bidimensional é denominado 2L-CVRP. É comum também, ainda devido ao peso ou à fragilidade, que a carga de um cliente não possa ser reposicionada dentro do veículo antes do momento de sua entrega, o que torna necessário que os itens de cada cliente sejam dispostos de acordo com a ordem em que devem ser entregues. Esse requerimento é denominado restrição de sequenciamento e o problema envolvendo essa restrição é denominado 2L-CVRP sequencial. Iori et al. (2007) propuseram o 2L-CVRP e o resolveram utilizando um algoritmo branch-andcut para lidar com as características de roteamento e um algoritmo branch-and-bound para obter carregamentos viáveis dos itens nos veículos. Outro algoritmo Branch-and-Cut foi proposto por Azevedo et al. (2009), o qual difere do algoritmo anterior por fazer uso de diferentes familias de desigualdades para o CVRP e de diferentes estratégias de inserção de plano de cortes. Tanto o problema do empacotamento quanto o do roteamento de veículos são NP-difíceis. Por esse motivo, instâncias maiores do 2L-CVRP requerem o uso de heurísticas e meta-heurísticas capazes de guiar a busca até uma boa solução em tempo computacional razoável. Gendreau et al. (2008) propuseram um algoritmo meta-heurístico baseado em busca tabu para o 2L-CVRP. Outros algoritmos baseados em busca local evolutiva multi-início (DUHAMEL 2
3 et al., 2011), busca tabu guiada (ZACHARIADIS et al., 2009) e colônia de formigas (FUELLERER et al., 2009) também foram apresentados por outros pesquisadores. Neste artigo propomos o uso da meta-heurística Simulated Annealing (SA) para a solução do 2L-CVRP sequencial. Na seção 2 descrevemos o problema e discutimos as restrições. Na seção 3, descrevemos o algoritmo SA proposto, e na seção 4 discutimos os resultados do experimentos computacionais. 2. Descrição geral do problema Considere um grafo completo G=(V, E), onde V é um conjunto de n+1 vértices, em que o vértice 0 corresponde ao depósito e os vértices numerados (1,2,3,..., n) correspondem aos clientes; e E é o conjunto de arestas, havendo um custo c ij para se trafegar através da aresta (i, j). A demanda de cada cliente i ( i=1,..., n) consiste em m i itens com peso total d i : cada item I l (l=1,...,m i ) tem dimensões w il e h il. Há v veículos disponíveis, cada um com capacidade de carga D e uma área de carga de dimensões W por H, sendo A = W. H a área de carga do veículo. A área demandada por cada cliente é definida como (IORI et al., 2007): m i a i = l=1 h il w il A cada veículo k é atribuída uma rota, com início e fim no depósito, e que inclui um subconjunto de clientes S( k ) ( 1,2,...,n) ordenados de acordo com a ordem de atendimento. Para uma rota ser viável para o 2L-CVRP ela deve atender as duas restrições impostas: a de capacidade máxima de peso suportada pelo veículo e a de empacotamento bidimensional. Precisamente, a restrição de peso determina que a soma dos pesos d i dos itens de cada cliente i na rota não deve ultrapassar a capacidade D do veículo; e a restrição de empacotamento bidimensional determina que o arranjo dos itens dos clientes da rota não deve ultrapassar as dimensões da área de carga do veículo e que não deve haver sobreposição desses itens. Outras duas restrições serão consideradas no presente estudo: a restrição sequencial e de orientação. A restrição sequencial determina que o arranjo dos itens na superfície de carga do veículo deve respeitar a ordem em que os itens serão entregues ( i.e. Se o cliente A será 3
4 visitado antes do cliente B, os itens do cliente B não podem obstruir o descarregamento dos itens do cliente A). A restrição de orientação exige que a largura w e a altura h do item empacotado sejam paralelas à largura W e a altura H da área de carga do veículo, respectivamente. O objetivo é encontrar uma solução viável cuja soma de todas as arestas de todas as rotas seja a menor possível. Figura 1: Exemplo de solução viável Para determinar se uma rota atende as restrições de empacotamento, usamos a heurística Touch Perimeter (Perímetro de Contato) de Lodi et al. (1999), aplicada ao problema 2-SP 4
5 (Two Dimensional Strip Packing) por Iori et al. (2003). A heurística TP considera que existe uma faixa de largura fixa, com comprimento infinito. A heurística então insere os itens, respeitando a largura da faixa, a restrição de orientação e a restrição sequencial, retornando a altura h k do arranjo dos itens da rota. O custo c(k) de uma rota é dado por: c ( k) = r k + [ 0,hk H ] ( h H ) [a,b] + =max {a,b} k + β Onde r k é a soma das distâncias euclidianas entre os clientes consecutivos de cada rota, e do primeiro e último clientes ao depósito; β é uma constante; e [ 0,hk H ] ( h H ) k + β é uma penalidade que é somada à distância r k quando o arranjo dos itens da rota ultrapassa a altura da área de carga do veículo. O custo C(s) de uma solução é igual à soma dos custos c(k) de cada rota, acrescido de uma penalidade q( s) α caso alguma rota não satisfaça a restrição de peso. C V ( s) = c( k) +α q( s) k= 1 q(s)=max[ 0, ( d k D) ], 1 k V d k D 3. Simulated annealing A meta-heurística simulated annealing (SA), ou arrefecimento simulado, é uma metaheuristica de busca que varre aleatoriamente um espaço de soluções. Dado uma solução atual e uma estrutura de vizinhança N, cada solução vizinha da solução atual tem uma probabilidade P de ser avaliada. Se a solução vizinha avaliada representar uma melhora no custo em relação à solução atual, a solução vizinha substitui imediatamente a solução atual. Caso a solução vizinha represente um aumento no custo, a probabilidade de ela substituir a solução atual é dada por: 5
6 C /T X= e C= C (s') C (s) Portanto, o procedimento geral SA é: procedimento SA (C(.), N(.), α, maxiter, T 0, Tmin, s) s * s { s * : melhor solução obtida até o momento} itert 0 { itert: número de iterações na temperatura T} T T 0 { T : temperatura corrente} enquanto (T > Tmin) enquanto (itert < maxiter ) Gerar um vizinho s' aleatório na vizinhança N(s) C = C(s') C(s) se ( C < 0 ) então s s' se ( C(s') < C(s * )) então s * s senão Tome x [ 0,1] se ( x < e C / T fim-se itert= itert+1 fim-enquanto T T. α itert 0 fim-enquanto retorne s * fim-procedimento ) então s s' 3.1 Solução Inicial Nossa solução inicial é gerada de forma a garantir que todos os veículos atendam a restrição de peso. Não há qualquer consideração se as rotas atendem as restrições de empacotamento. 6
7 3.2 Vizinhança Dois tipos de movimentos são utilizados para definir a estrutura de vizinhança: Troca: Sorteia-se um cliente aleatório dentre os existentes, e uma rota aleatória dentre as existentes. O cliente é então retirado da rota em que se encontra e inserido na rota sorteada. Troca dupla: Sorteiam-se dois clientes aleatórios e diferentes. O segundo cliente sorteado é inserido no início da rota do primeiro cliente sorteado, e o primeiro cliente sorteado toma o lugar do segundo cliente sorteado em sua respectiva rota. Um desses dois movimentos é escolhido aleatoriamente a cada iteração. O primeiro movimento visa garantir que haja variação na quantidade de clientes nas rotas, e que haja uma redução na quantidade de rotas, quando possível. O segundo movimento aumenta a probabilidade de encontrar uma solução vizinha que respeite a restrição de peso. Com a troca simples, é bem provável que ao inserir o cliente em uma rota aleatória, a demanda total dos clientes dessa rota ultrapasse a capacidade do veículo. 3.4 Correção Observamos nos testes que nem sempre a minimização do número de veículos leva ao menor custo total da solução em termos de distância total percorrida pelos veículos. E que não é possível prever quantos veículos são necessários para se obter uma boa solução. Portanto, monitoramos o número de iterações em que a solução permaneceu inalterada. Se esse número de iterações sem mudança passar de um certo limite, introduzimos uma correção que consiste em voltar a aumentar a quantidade de veículos na solução. Esse aumento pode ocorrer de duas formas. Caso a restrição de empacotamento não seja respeitada em uma ou mais rotas, cada uma delas é dividida em duas, sendo atribuídas a dois veículos, até a quantidade total de veículos ser igual à (quantidade máxima de veículos) + 1 ou até que não haja mais rotas onde a restrição de empacotamento seja desrespeitada, o que ocorrer primeiro. 7
8 Caso não haja mais rotas onde a restrição de empacotamento seja desrespeitada, o procedimento anterior é repetido a partir da primeira rota, até que se atinja a quantidade máxima de veículos. Por último, temos uma última adaptação. Se a solução permanece inalterada por um tempo ainda maior, n*(número de iterações decorridas), o sistema retorna para a solução inicial e continua a busca com a temperatura atual. Na eventualidade de se chegar a um mínimo local do qual não foi possível sair nem mesmo com a primeira correção, a busca retorna à solução inicial para encontrar outro caminho para percorrer, agora com a temperatura menor que a inicial. Isso faz com que haja menos transições com aumento do custo da solução, intensificando a busca por vizinhos com custo menor que a solução atual. 4. Experimentos computacionais O algoritmo SA foi implementado na linguagem computacional C, utilizando o compilador GCC, no sistema operacional LINUX UBUNTU bit com processador Intel i de 3.1GHz. As instâncias de teste usadas aqui estão disponíveis em e são as mesmas instâncias usadas para testar a Busca Tabu por Gendreau et al. (2007). As instâncias estão subdivididas nas classes 1 a 5. A classe 1 compreende instâncias do CVRP puro, onde cada cliente tem apenas 1 item na sua carga, com altura e largura unitários. As classes 2 a 5 são instâncias do 2L-CVRP de dificuldade variável, que têm como base os clientes e as demandas do CVRP original, criadas usando o método descrito em Iori et al. (2007). Essas instâncias possuem até 32 clientes e até 102 itens no total (soma dos itens de todos os clientes). Para cada instância o algoritmo SA foi executado 10 vezes. A Tabela 1 mostra os resultados, por instância, de 10 execuções algoritmo SA. São apresentadas a melhor solução obtida, a média e o desvio padrão; seguidos da média e do desvio padrão dos tempos de execução. A Tabela 2 apresenta os resultados do algoritmo SA comparados com aqueles encontrados pela Busca Tabu de Gendreau et al. (2007). Para as instâncias 2L-CVRP, tiramos a média dos 8
9 resultados das classes de 2 a 5, que é a forma como foram apresentados os resultados da Busca Tabu. Tabela 1: Resultados do algoritmo SA proposto 9
10 Simulated Annealing Instância solução tempo(s) Número Classe min média desv. padrão média desv. padrão ,73 278,93 0,23 7,800 0, ,90 304,77 9,44 53,530 0, ,31 322,19 8,92 91,090 0, ,95 287,92 6,49 136,400 1, ,60 283,82 2,42 266,510 3, ,96 334,96 0,00 2,200 0, ,47 347,7 0,08 10,830 0, ,92 354,56 2,43 24,200 0, ,96 335,12 0,49 30,380 0, ,96 334,96 0,00 36,380 0, ,4 365,596 4,83 5,010 0, ,00 396,22 4,52 5,071 0, ,71 399,941 5,89 103,260 1, ,23 380,411 7,48 124,380 0, ,40 361,314 5,26 118,670 1, ,88 432,89 4,24 4,020 0, ,02 458,00 5,84 6,810 0, ,68 450,98 6,69 39,460 0, ,37 455,77 4,83 56,250 0, ,88 434,42 2,44 147,390 1, ,28 376,96 3,55 9,520 0, ,21 403,52 13,73 39,150 0, ,69 401,64 9,65 59,110 0, ,36 442,66 49,53 121,930 1, ,28 375,28 0,00 104,050 0, ,07 497,21 1,21 5,840 0, ,16 499,99 1,91 41,080 0, ,95 510,77 5,38 47,120 0, ,89 516,67 10,92 108,400 0, ,85 496,08 0,73 163,840 1, ,56 568,56 0,00 28,100 1, ,62 744,01 8,44 91,590 1, ,72 723,77 7,19 148,990 2, ,83 712,36 9,51 253,200 3, ,29 720,66 11,20 436,650 6, ,56 580,49 16,06 6,880 0, ,09 697,56 21,75 96,820 1, ,84 758,72 10,00 235,270 4, ,66 721,85 9,97 403,840 8, ,00 692,06 19,30 704,380 16, ,65 610,60 5,26 6,210 0, ,72 623,64 5,46 18,020 0, ,35 637,70 13,93 73,610 0, ,33 642,18 15,06 63,560 0, ,65 607,65 0,00 181,420 1, ,80 539,98 4,73 91,450 1, ,72 716,95 7,92 153,850 2, ,12 679,54 8,13 216,500 3, ,50 781,39 15,72 348,460 3, ,45 744,87 14,70 546,233 3,572 10
11 Simulated Annealing Instância solução tempo(s) Número Classe min média desv. padrão média desv. padrão ,01 505,23 0,68 51,300 1, ,84 711,90 13,40 146,260 2, ,47 778,41 8,31 148,880 1, ,58 840,82 6,43 436,960 8, ,29 694,70 26, ,180 26, ,89 628,69 6,22 15,700 0, ,53 752,82 75,37 62,480 0, ,00 621,05 8,06 108,380 0, ,63 740,72 75,47 200,000 0, ,23 620,64 8,24 502,690 0, , ,65 0,97 201,900 11, , ,14 30,19 43,400 0, , ,67 45,07 229,600 3, , ,12 44,56 202,500 3, , ,56 23, ,800 33, ,67 840,12 2,92 121,600 0, , ,15 8,10 185,630 0, , ,12 25,39 607,820 0, , ,81 24, ,100 10, , ,53 42, ,020 8,94 Tabela 2: Comparação dos resultados do algoritmo SA com os da Busca Tabu de Gendreau et al. (2007). INSTÂNCIA Simulated Annealing Média Custo CVRP (Classe 1) T[s] 2L-CVRP SEQUENCIAL (Classes 2-5) Tabu Search Simulated Annealing Tabu Search Média Custo T [s] Média Custo T[s] Média Custo 1 - E016-03m 278,93 7,8 278,73 2,2 299,68 136,8 299,09 5,2 2 - E016-05m 334,96 2,2 334,96 1,4 343,09 25,5 345,23 3,5 3 - E021-04m 365,60 5,0 359,77 8,4 384,47 96,0 385,30 18,9 4 - E021-06m 432,90 4,0 430,88 5,7 449,79 62,5 443,42 17,0 5 - E022-04g 376,96 9,5 375,28 12,8 405,77 81,05 384,06 27,6 6 - E022-06m 497,22 5,8 495,85 8,7 505,88 90,1 502,78 19,5 7 - E023-03g 568,56 28,1 568,56 22,6 725,22 232,6 721,90 53,0 8 - E023-05s 580,49 6,9 568,56 36,2 717,55 360,1 722,73 83,7 9 - E026-08m 610,59 6,2 607,65 13,5 627,79 84,15 624,06 40, E030-03g 539,98 91,5 538,79 81,7 730,69 316,2 714,90 179, E030-04s 505,23 51,3 505,01 98,9 756,46 507,6 773,45 199, E031-09h 628,69 15,7 610,57 32,5 683,81 218,4 631,85 99, E033-03n 2006,65 201,9 2006,34 161,6 2671,12 417,3 2687,03 312, E033-04g 840,12 121,6 837,67 152,1 1249,65 778,4 1101,49 439,5 T[s] 11
12 Na Tabela 2, vemos que o algoritmo SA se saiu bem em relação à média de custo das classes 2 a 5 (2L-CVRP). Em 5 das 13 instâncias testadas, houve melhora na média de custos obtida. Porém, para as instâncias em que o algoritmo SA não alcançou uma melhora houve, em geral, apenas uma pequena diferença em relação à Busca Tabu. Nas instâncias CVRP puras o SA empatou com a Busca Tabu em 2 das 13 instâncias. Nesse caso, a maior diferença de média de custos entre os dois algoritmos foi de cerca de 3%. Como os algoritmos foram executados em computadores diferentes, os tempos não podem ser diretamente comparados. O maior tempo médio de busca do algoritmo SA foi de 201,9 s para as instâncias CVPR e 778, 4 s para as instâncias do 2L-CVRP, o que é razoável para aplicações práticas. 5. Conclusões Consideramos o problema do Roteamento de Veículos Capacitados com Restrições de Carregamento Bidimensional. Uma implementação da meta-heurística simulated annealing (SA) foi proposta. A estrutura de vizinhança utiliza dois tipos de movimentos, escolhidos aleatoriamente. As inovação do algoritmo SA é uma outra rotina que monitora o número de iterações em que a solução permaneceu inalterada e aplica um procedimento de correção do rumo da busca se necessário. Os experimentos computacionais mostraram que o algoritmo SA é competitivo, conseguindo melhorar alguns resultados (a média de custos) para 5 de 14 instâncias. Pretende-se como pesquisa futura experimentar outras estratégias para melhorar a qualidade da solução do algoritmo SA. REFERÊNCIAS AZEVEDO, Bruno L. P. de, HOKAMA, Pedro H., MIYAZAWA, Flávio K., XAVIER, Eduardo. A Branch-and-Cut Approach for the Vehicle Routing Problem with Twodimensional Loading Constraints. XLI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, DUHAMEL, C., LACOMME, P., QUILLIOT, A., TOUSSAINT, H., A multi-start evolutionary local search for the two-dimensional loading capacitated vehicle routing problem. Computers & Operations Research 38(3), ,
13 FUELLERER, G., DOERNER, K. F., HARTL, R. F., IORI, M., Ant Colony optimization for the two-dimensional loading Vehicle Routing Problem. Computers & Operations Research 36(3), , GENDREAU, M., IORI, M., LAPORTE, G., MARTELLO, S., A tabu search heuristic for the vehicle routing problem with two-dimensional loading constraints. Networks, 51(1):4 18, IORI, M., MARTELLO, S., MONACI, M., Metaheuristic algorithms for the strip packing roblem. In P. Pardalos and V. Korotkich, editors, Optimization and Industry: New Frontiers, pages Kluwer, Boston, IORI, M., SALAZAR-GONZÁLEZ, J., VIGO, D., An exact approach for the vehicle routing problem with two-dimensional loading constrains. Transportation Science, 41(2): , LODI, A., MARTELLO, S., VIGO, D.,Heuristic and metaheuristic approaches for a class of twodimensional bin packing problems. INFORMS Journal on Computing, 11: , ZACHARIADIS, E. E., TARANTILIS, C. D., KIRANOUDIS, C. T., A Guided Tabu Search for the Vehicle Routing Problem with Two-Dimensional Loading Constraints. European Journal of Operational Research 195(3), ,
Modelo Matemático para o Problema de Roteamento de Veículos com Frota Heterogênea Fixa e Restrições de Carregamento Bidimensional
Modelo Matemático para o Problema de Roteamento de Veículos com Frota Heterogênea Fixa e Restrições de Carregamento Bidimensional Lilian Caroline Xavier Candido; Luzia Vidal de Souza Programa de Pós-Graduação
Leia maisAbordagem para o Problema de Roteamento de Veículos com Empacotamento Bidimensional
Abordagem para o Problema de Roteamento de Veículos com Empacotamento Bidimensional Lorrany Cristina da Silva e Thiago Alves de Queiroz* Unidade de Matemática e Tecnologia UFG/Regional Catalão, Av. Dr.
Leia maisUnidade de Matemática e Tecnologia, Universidade Federal de Goiás Regional Catalão
1 CAPÍTULO O MÉTODO SIMULATED ANNEALING APLICADO EM LOCALIZAÇÃO E ROTEAMENTO Ferreira, Kamyla Maria 1 * ; Queiroz, Thiago Alves de 2 1 Unidade de Matemática e Tecnologia, Universidade Federal de Goiás
Leia maisUma busca tabu aplicada ao problema de roteamento com restrições de empacotamento tridimensionais
Uma busca tabu aplicada ao problema de roteamento com restrições de empacotamento tridimensionais Gabriel M. Portal 1, Rafael Rocco 2, Marcus Ritt 1 e Luciana S. Buriol 1 1 Instituto de Informática Universidade
Leia maisModelo para resolver o problema de roteamento com restrições de empacotamento. Thiago Alves de Queiroz 1 Liliane de Azevedo Oliveira 1
Capítulo 4 Modelo para resolver o problema de roteamento com restrições de empacotamento Lorrany Cristina da Silva 1 Thiago Alves de Queiroz 1 Liliane de Azevedo Oliveira 1 Resumo: Apresenta-se um algoritmo
Leia maisPROBLEMA DE LOCALIZAÇÃO-ROTEAMENTO-EMPACOTAMENTO COM DEMANDA INCERTA
PROBLEMA DE LOCALIZAÇÃO-ROTEAMENTO-EMPACOTAMENTO COM DEMANDA INCERTA Thiago A. de Queiroz, José F. Oliveira, Maria A. Carravilla INESC TEC, Faculdade de Engenharia, Universidade do Porto, Porto, Portugal.
Leia maisMÉTODOS DE SOLUÇÃO PARA O PROBLEMA DE ROTEAMENTO DE UM ÚNICO VEÍCULO COM RESTRIÇÕES DE EMPACOTAMENTO TRIDIMENSIONAL
MÉTODOS DE SOLUÇÃO PARA O PROBLEMA DE ROTEAMENTO DE UM ÚNICO VEÍCULO COM RESTRIÇÕES DE EMPACOTAMENTO TRIDIMENSIONAL Luigi Tavolaro Santini Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção - Universidade
Leia maisCAP 254 CAP 254. Otimização Combinatória. Professor: Dr. L.A.N. Lorena. Assunto: Metaheurísticas Antonio Augusto Chaves
CAP 254 CAP 254 Otimização Combinatória Professor: Dr. L.A.N. Lorena Assunto: Metaheurísticas Antonio Augusto Chaves Conteúdo C Simulated Annealing (2//7). C2 Busca Tabu (22//7). C3 Colônia de Formigas
Leia maisProblemas de otimização
Problemas de otimização Problemas de decisão: Existe uma solução satisfazendo certa propriedade? Resultado: sim ou não Problemas de otimização: Entre todas as soluções satisfazendo determinada propriedade,
Leia maisModelos de Programação Inteira para um Problema Integrado de Roteamento e Empacotamento
Modelos de Programação Inteira para um Problema Integrado de Roteamento e Empacotamento Lorrany Cristina da Silva a e Thiago Alves de Queiroz a,b a Unidade de Matemática e Tecnologia, UFG-Regional Catalão,
Leia maisUnidade de Matemática e Tecnologia, Universidade Federal de Goiás Regional Catalão
5 CAPÍTULO BUSCA EM VIZINHANÇA VARIÁVEL PARA LOCALIZAÇÃO E ROTEAMENTO Silva, Lorrany Cristina da 1 *; Queiroz, Thiago Alves de 2 1 Unidade de Matemática e Tecnologia, Universidade Federal de Goiás Regional
Leia maisUma Busca Tabu para o Problema de Roteamento de Veículos Capacitados com Restrições de Empacotamento Tridimensionais
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL INSTITUTO DE INFORMÁTICA CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO MARCO ANTONIO WISNIEWSKI Uma Busca Tabu para o Problema de Roteamento de Veículos Capacitados com Restrições
Leia maisCAP 254 CAP 254. Otimização Combinatória. Professor: Dr. L.A.N. Lorena. Assunto: Metaheurísticas Antonio Augusto Chaves
CAP 254 CAP 254 Otimização Combinatória Professor: Dr. L.A.N. Lorena Assunto: Metaheurísticas Antonio Augusto Chaves Conteúdo C01 Simulated Annealing (20/11/07). C02 Busca Tabu (22/11/07). C03 Colônia
Leia maisAprimorando o Corte Peças com Forma Irregular em Chapas Retangulares
Aprimorando o Corte Peças com Forma Irregular em Chapas Retangulares Leandro Resende Mundim, leandroresendemundim@gmail.com Thiago Alves de Queiroz, th.al.qz@catalao.ufg.br Resumo: Esta pesquisa lida com
Leia maisVariante Verde do Problema Integrado de Roteamento de Veículos com Empacotamento Ortogonal Bidimensional
Variante Verde do Problema Integrado de Roteamento de Veículos com Empacotamento Ortogonal Bidimensional Thiago Alves de Queiroz a,b a Unidade de Matemática e Tecnologia, UFG/Regional Catalão, Av. Dr.
Leia maisOtimização por Colônia de Formigas (Ant Colony Optimization - ACO)
Otimização por Colônia de Formigas (Ant Colony Optimization - ACO) Eros Moreira de Carvalho Gabriel Silva Ramos CI209 - Inteligência Artificial BCC - Bacharelado em Ciência da Computação DInf - Departamento
Leia maisUm Estudo Empírico de Métodos Hiper-Heurísticos
Um Estudo Empírico de Métodos Hiper-Heurísticos Igor Ribeiro Sucupira (Aluno de Mestrado) Flávio Soares Corrêa da Silva (Orientador) Departamento de Ciência da Computação Instituto de Matemática e Estatística
Leia maisDahlen Siqueira Silva Rodrigo de Alvarenga Rosa Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil - Transportes Universidade Federal do Espírito Santo
DISTRIBUIÇÃO DE ENCOMENDAS POR MEIO DE UM MODELO MATEMÁTICO PARA ROTEAMENTO DE VEÍCULOS COM ARRUMAÇÃO DE CARGA EM TRÊS DIMENSÕES COM POSSIBILIDADE DE ROTAÇÃO NOS TRÊS EIXOS Dahlen Siqueira Silva Rodrigo
Leia maisINVESTIGANDO O PROBLEMA DA MOCHILA IRRESTRITA EM SUA VERSÃO BIDIMENSIONAL
INVESTIGANDO O PROBLEMA DA MOCHILA IRRESTRITA EM SUA VERSÃO BIDIMENSIONAL Mirella Augusta Sousa Moura, mirella.asm14@hotmail.com Thiago Alves de Queiroz, th.al.qz@catalão.ufg.br Resumo: Empacotamento consiste
Leia maisProblema de estoque e roteirização com empacotamento bidimensional
Problema de estoque e roteirização com empacotamento bidimensional Pedro Henrique Del Bianco Hokama Universidade Federal de São Carlos hokama@ic.unicamp.br Flávio Keidi Miyazawa Universidade Estadual de
Leia maisSolver de Busca Local no Problema Integrado de Roteamento com Restrições de Empacotamento
Solver de Busca Local no Problema Integrado de Roteamento com Restrições de Empacotamento Thiago Alves de Queiroz e Franklina M. Bragion Toledo + Unidade Acadêmica Especial de Matemática e Tecnologia,
Leia maisUMA SOLUÇÃO DO PROBLEMA DE ROTEAMENTO ABERTO DE VEÍCULOS COM JANELAS DE TEMPO UTILIZANDO METAHEURÍSTICAS GRASP E ILS
UMA SOLUÇÃO DO PROBLEMA DE ROTEAMENTO ABERTO DE VEÍCULOS COM JANELAS DE TEMPO UTILIZANDO METAHEURÍSTICAS GRASP E ILS Jose Mauricio Costa (CEFET-MG) jmcosta25@gmail.com Sergio Ricardo de Souza (CEFET-MG)
Leia maisRESOLUÇÃO DO PROBLEMA DAS P-MEDIANAS POR MEIO DE ALGORITMOS BASEADOS EM GRASP, ILS E MULTI-START
RESOLUÇÃO DO PROBLEMA DAS P-MEDIANAS POR MEIO DE ALGORITMOS BASEADOS EM GRASP, ILS E MULTI-START Gustavo Marques Zeferino, Flaviana M. de S. Amorim, Marcone Jamilson Freitas Souza, Moacir F. de F. Filho
Leia maisUm Algoritmo Simulated Annealing Eficiente para o Problema de Roteamento de Veículos com Janela de Tempo
Um Algoritmo Simulated Annealing Eficiente para o Problema de Roteamento de Veículos com Janela de Tempo Aloísio de Castro Gomes Júnior (UFOP) algomesjr2004@yahoo.com.br Marcone Jamilson Freitas Souza
Leia maisCARREGAMENTO DE CONTÊINER COM RESTRIÇÕES DE MÚLTIPLOS DESTINOS
CARREGAMENTO DE CONTÊINER COM RESTRIÇÕES DE MÚLTIPLOS DESTINOS Vinícius Amaral Armentano Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Universidade Estadual de Campinas Av. Albert Einstein, 400, CEP
Leia maisUma Introdução à Busca Tabu André Gomes
Uma Introdução à Busca Tabu André Gomes Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, SP, Brasil Novembro de 2009 INTRODUÇÃO Método de Busca Local
Leia maisUMA HEURÍSTICA PARA UM PROBLEMA DE CARREGAMENTO DE CAIXAS EM UM CONTÊINER COMPARTIMENTADO
UMA HEURÍSTICA PARA UM PROBLEMA DE CARREGAMENTO DE CAIXAS EM UM CONTÊINER COMPARTIMENTADO Rodolfo Ranck Jr. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais INPE rodolforanck@gmail.com.br Horacio Hideki Yanasse
Leia maisHEURÍSTICAS E META-HEURÍSTICAS PARA PROBLEMAS INTEGRADOS DE ROTEAMENTO E CARREGAMENTO DE UM ÚNICO VEÍCULO COM COLETAS E ENTREGAS
HURÍSTICAS MTA-HURÍSTICAS PARA PROBLMAS INTGRADOS D ROTAMNTO CARRGAMNTO D UM ÚNICO VÍCULO COM COLTAS NTRGAS ryck Augusto da Silva Programa de Pós-Graduação em ngenharia de Produção - Universidade Nove
Leia maisALGORITMOS PARA O PROBLEMA DE ROTEAMENTO DE VEÍCULOS CAPACITADO COM RESTRIÇÕES DE CARREGAMENTO BIDIMENSIONAL
ALGORITMOS PARA O PROBLEMA DE ROTEAMENTO DE VEÍCULOS CAPACITADO COM RESTRIÇÕES DE CARREGAMENTO BIDIMENSIONAL VITOR ANDRADE ALMEIDA DE SOUZA ALGORITMOS PARA O PROBLEMA DE ROTEAMENTO DE VEÍCULOS CAPACITADO
Leia maisO Problema Integrado de Carregamento e Roteamento de Veículos: uma revisão parcial dos trabalhos da literatura
O Problema Integrado de Carregamento e Roteamento de Veículos: uma revisão parcial dos trabalhos da literatura Rodolfo Ranck Júnior 1, Horacio Hideki Yanasse 2 1 Programa de Doutorado em Computação Aplicada
Leia maisOTIMIZAÇÃO POR COLÔNIA DE FORMIGAS PARA O ROTEAMENTO EM REDES DE COMPUTADORES.
OTIMIZAÇÃO POR COLÔNIA DE FORMIGAS PARA O ROTEAMENTO EM REDES DE COMPUTADORES. Renato Guilherme Martins Junior (ICV-UNICENTRO), Richard Aderbal Gonçalves (Co-orientador), Carolina Paula de Almeida (Orientadora)
Leia maisUma Abordagem de Recozimento Simulado com Busca Local para o Problema Integrado de Localização e Roteamento
Uma Abordagem de Recozimento Simulado com Busca Local para o Problema Integrado de Localização e Roteamento Kamyla Maria Ferreira Unidade de Matemática e Tecnologia - UFG/Regional Catalão, 75704-020, Catalão-GO,
Leia maisSIMULATED ANNEALING APLICADO AO PROBLEMA DE ORDENAÇÃO EM LINHAS PARALAELAS
SIMULATED ANNEALING APLICADO AO PROBLEMA DE ORDENAÇÃO EM LINHAS PARALAELAS Bernardo De Polli Cellin Mestrando em Informática - Universidade Federal do Espírito Santo Av. Fernando Ferrari, Nº 514, CEP:
Leia maisCAP 254 CAP 254. Otimização Combinatória. Professor: Dr. L.A.N. Lorena. Assunto: Metaheurísticas Antonio Augusto Chaves
CAP 254 CAP 254 Otimização Combinatória Professor: Dr. L.A.N. Lorena Assunto: Metaheurísticas Antonio Augusto Chaves Conteúdo C01 Simulated Annealing (20/11/07). C02 Busca Tabu (22/11/07). C03 Colônia
Leia maisCOMPARAÇÃO ENTRE FROTA HOMOGÊNEA E HETEROGÊNEA EM PROBLEMAS DE ROTEAMENTO DE VEÍCULOS CAPACITADOS
COMPARAÇÃO ENTRE FROTA HOMOGÊNEA E HETEROGÊNEA EM PROBLEMAS DE ROTEAMENTO DE VEÍCULOS CAPACITADOS Rosiana da Silva Lopes Danilo César Rodrigues Azevedo rosianalopes16@gmail.com danilo.azevedo@ufpi.edu.br.com
Leia maisOtimização por Colônia de Formigas (ACO)
Otimização por Colônia de Formigas (ACO) Inspiração Biológica Proposto por Dorigo e Gambardella em 1997 ACO (Ant Colony Optimization) Principal aplicação no PCV Programação do algoritmo Inspiração Biológica
Leia maisUm Algoritmo Genético para o Problema de Roteamento de Veículos com Janelas de Tempo
Um Algoritmo Genético para o Problema de Roteamento de Veículos com Janelas de Tempo Francisco Henrique de Freitas Viana Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro PUC-Rio Departamento de Informática
Leia maisUma revisão sistemática da literatura sobre o Problema de. de Roteirização de Veículos Capacitados com Restrições
Uma revisão sistemática da literatura sobre o Problema de Roteirização de Veículos Capacitados com Restrições de Carregamento Bidimensional (2L-CVRP) Bianca Passos Arpini 1 e Rodrigo Alvarenga Rosa 2 Resumo:
Leia maisXLVII SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL
META-HEURÍSTICA SIMULATED ANNEALING APLICADA AO PROBLEMA DE CORTE BIDIMENSIONAL NÃO-GUILHOTINADO Gelinton Pablo Mariano Mestrando em Informática - Universidade Federal do Espírito Santo Av. Fernando Ferrari,
Leia maisFundamentos de Inteligência Artificial [5COP099]
Fundamentos de Inteligência Artificial [5COP099] Dr. Sylvio Barbon Junior Departamento de Computação - UEL Disciplina Anual Assunto Aula 19 ACO - Ant Colony Optimization 2 de 15 Sumário Problema do Caixeiro
Leia maisParte II. Aplicações em Roteamento de Veículos
Parte II Aplicações em Roteamento de Veículos 5 Problema de Roteamento de Veículos com Restrição de Capacidade O problema de roteamento de veículos com restrição de capacidade, mais conhecido pela sua
Leia maisAlgoritmos Genéticos
Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação Algoritmos Genéticos Aluno: Fabricio Aparecido Breve Prof.: Dr. André Ponce de Leon F. de Carvalho São Carlos São Paulo Maio
Leia maisPesquisa Operacional Aplicada à Mineração
Pesquisa Operacional Aplicada à Mineração Módulo de Otimização Parte II-b Prof. Marcone J. F. Souza Prof. Túlio A. M. Toffolo marcone.freitas@yahoo.com.br tulio@toffolo.com.br Departamento de Computação
Leia mais1. Computação Evolutiva
Computação Bioinspirada - 5955010-1 1. Computação Evolutiva Prof. Renato Tinós Depto. de Computação e Matemática (FFCLRP/USP) 1 1.7. Outras Metaheurísticas Populacionais 1.7.1. Metaheurísticas Populacionais
Leia maisABORDAGEM MONO-OBJETIVO E MULTIOBJETIVO PARA O PROBLEMA DE ROTEAMENTO DE VEÍCULOS
ABORDAGEM MONO-OBJETIVO E MULTIOBJETIVO PARA O PROBLEMA DE ROTEAMENTO DE VEÍCULOS Lucas Carvalho Oliveira Matsueda Departamento de Computação - Universidade Federal de Ouro Preto Campus Universitário,
Leia maisMODELAGEM E SOLUÇÃO DO PROBLEMA DE SELEÇÃO DE PONTOS DE PARADA DE ÔNIBUS CONTRATADOS PARA TRANSPORTE DE FUNCIONÁRIOS
MODELAGEM E SOLUÇÃO DO PROBLEMA DE SELEÇÃO DE PONTOS DE PARADA DE ÔNIBUS CONTRATADOS PARA TRANSPORTE DE FUNCIONÁRIOS Denis Ferreira da Silva Filho 1 ; Tatiana Balbi Fraga 2 1 Estudante do Curso de Engenharia
Leia maisO PROBLEMA DA ÁRVORE CAPACITADA COM DEMANDAS NÃO- UNITÁRIAS: HEURÍSTICA COM FATOR PESO x CUSTO
O PROBLEMA DA ÁRVORE CAPACITADA COM DEMANDAS NÃO- UNITÁRIAS: HEURÍSTICA COM FATOR PESO x CUSTO Paulo Maurício Laurentys de Almeida * paulomla@gmail.com Lucas Guimarães de Oliveira * lucasgui@gmail.com
Leia mais3 Extensões dos modelos matemáticos
3 Extensões dos modelos matemáticos Os modelos matemáticos definidos por (2-1) (2-6) e (2-7) (2-13), propostos por Achuthan e Caccetta e apresentados no Capítulo 2, são reforçados neste trabalho através
Leia maisAlgoritmo heurístico para agrupamento de ordens de serviço em concessionárias de distribuição de energia elétrica considerando priorização
1/5 Title Algoritmo heurístico para agrupamento de ordens de serviço em concessionárias de distribuição de energia elétrica considerando priorização Registration Nº: (Abstract) xxx Company 1. Universidade
Leia maisMETA-HEURÍSTICA GRASP APLICADA AO PROBLEMA DO CORTE BIDIMENSIONAL NÃO-GUILHOTINADO
META-HEURÍSTICA GRASP APLICADA AO PROBLEMA DO CORTE BIDIMENSIONAL NÃO-GUILHOTINADO Thiago Nascimento Rodrigues Universidade Federal do Espírito Santo Av. Fernando Ferrari, 541, 29075-910, Vitória, ES,
Leia maisOtimização: O melhor
Otimização: O melhor Modelos Matemáticos para Tomada de Decisões Luidi Gelabert Simonetti luidi@cos.ufrj.br PESC - COPPE - UFRJ 2017 Luidi G. Simonetti (PESC/UFRJ) Otimização: O melhor 2017 1 / 53 Otimização?
Leia maisRESOLUÇÃO DO PROBLEMA DE ROTEAMENTO DE VEÍCULOS COM BACKHAULS COM HEURÍSTICA BASEADA EM BUSCA LOCAL
RESOLUÇÃO DO PROBLEMA DE ROTEAMENTO DE VEÍCULOS COM BACKHAULS COM HEURÍSTICA BASEADA EM BUSCA LOCAL ISSN: 984-35 RESOLUTION OF THE VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH BACKHAULS WITH HEURISTICS BASED ON LOCAL
Leia maisBuscas Informadas ou Heurísticas - Parte III
Buscas Informadas ou Heurísticas - Parte III Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática - UFG Mestrado em Ciência da Computação / 2006 BUSCA SMA* (Simplified Memory-Bounded A*) BUSCA SMA* (Simplified
Leia maisPROBLEMAS DE ROTEIRIZAÇÃO DE VEÍCULOS CAPACITADOS COM RESTRIÇÕES DE CARREGAMENTO BI E TRIDIMENSIONAL: UMA REVISÃO DA LITERATURA
PROBLEMAS DE ROTEIRIZAÇÃO DE VEÍCULOS CAPACITADOS COM RESTRIÇÕES DE CARREGAMENTO BI E TRIDIMENSIONAL: UMA REVISÃO DA LITERATURA Ubiratan Roberte Cardoso Passos Programa de Pós Graduação em Informática
Leia maisFormulação Inteira para o Problema de Empacotamento em Faixa 2D com Restrições de Balanceamento e Ordem
Formulação Inteira para o Problema de Empacotamento em Faixa 2D com Restrições de Balanceamento e Ordem Thiago Alves de Queiroz, Departamento de Matemática, UFG-CAC, 75704-020, Catalão, GO, e-mail: tqueiroz@ic.unicamp.br.
Leia maisSimulated annealing aplicado à resolução do problema de roteamento de veículos com janela de tempo
Simulated annealing aplicado à resolução do problema de roteamento de veículos com janela de tempo Aloísio de Castro Gomes Júnior Marcone Jamilson Freitas Souza Alexandre Xavier Martins Universidade Federal
Leia maisALGORITMOS EXATOS E HEURÍSTICOS PARA O PROBLEMA DE ROTEAMENTO DUPLO DE VEÍCULOS COM MÚLTIPLAS PILHAS E DEMANDA HETEROGÊNEA
JONATAS BATISTA COSTA DAS CHAGAS ALGORITMOS EXATOS E HEURÍSTICOS PARA O PROBLEMA DE ROTEAMENTO DUPLO DE VEÍCULOS COM MÚLTIPLAS PILHAS E DEMANDA HETEROGÊNEA Dissertação apresentada à Universidade Federal
Leia maisUM ALGORITMO BRANCH-AND-CUT PARA O PROBLEMA DO CICLO DOMINANTE
UM ALGORITMO BRANCH-AND-CUT PARA O PROBLEMA DO CICLO DOMINANTE Lucas Porto Maziero Instituto de Computação Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) Campinas - SP - Brasil lucasporto1992@gmail.com Fábio
Leia maisUM ALGORITMO GRASP PARA O SALBP-2
UM ALGORITMO GRASP PARA O SALBP-2 Dayan de Castro Bissoli Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) Av. Fernando Ferrari, 54 Goiabeiras 2907590 Vitória/ES Brasil dayan.bissoli@ufes.br André Renato
Leia maisKamyla Maria Ferreira
UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS REGIONAL CATALÃO UNIDADE ACADÊMICA ESPECIAL DE MATEMÁTICA E TECNOLOGIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM MODELAGEM E OTIMIZAÇÃO Kamyla Maria Ferreira PROPOSTA DE UM framework PARA
Leia maisUMA ABORDAGEM METAHEURÍSTICA PARA O PROBLEMA DE ROTEAMENTO DE VEÍCULOS COM JANELAS DE TEMPO E MÚLTIPLOS ENTREGADORES
UMA ABORDAGEM METAHEURÍSTICA PARA O PROBLEMA DE ROTEAMENTO DE VEÍCULOS COM JANELAS DE TEMPO E MÚLTIPLOS ENTREGADORES Aldair Álvarez Universidade Federal de São Carlos - Departamento de Engenharia de Produção
Leia maisMÉTODO HEURÍSTICO HÍBRIDO PARA RESOLUÇÃO DO PROBLEMA DE LOCALIZAÇÃO DE FACILIDADES CAPACITADAS EM DOIS NÍVEIS
MÉTODO HEURÍSTICO HÍBRIDO PARA RESOLUÇÃO DO PROBLEMA DE LOCALIZAÇÃO DE FACILIDADES CAPACITADAS EM DOIS NÍVEIS Rômulo Louzada Rabello Universidade Federal do Espírito Santo Alegre, ES, 29500-00, Brasil
Leia maisConstrução de um protótipo de framework
Construção de um protótipo de framework para otimização e seu uso na resolução do Problema de Roteamento de Veículos com Frota Heterogênea e Janelas de Tempo Tiago Araújo Neves, Marcone Jamilson Freitas
Leia maisHeurística baseada na vida de algas com aplicação no problema de localização e roteamento
Capítulo 6 Heurística baseada na vida de algas com aplicação no problema de localização e roteamento Kamyla Maria Ferreira 1 Thiago Alves de Queiroz 1 Resumo: Este trabalho trata da resolução do problema
Leia maisNOTAS DE AULA 1 METAHEURÍSTICA 13/10/2016
NOTAS DE AULA 1 METAHEURÍSTICA 13/10/2016 Metaheurística: São técnicas de soluções que gerenciam uma interação entre técnicas de busca local e as estratégias de nível superior para criar um processo de
Leia mais6 Experimentos realizados
6 Experimentos realizados 6.1 Considerações iniciais Resolvemos os modelos de PLIM utilizando o resolvedor CPLEX, baseado no método de branch-and-bound. Resolvemos as relaxações lineares dos mesmos modelos
Leia maisMétodos modernos de pesquisa e Optimização
Métodos modernos de pesquisa e Optimização Victor Lobo Importância para os SAD Definir o caminho a tomar depois de se ter trabalhado os dados ª Fase: Analisar os dados disponíveis Visualização OLAP, relatórios
Leia mais4 Métodos Existentes. 4.1 Algoritmo Genético
61 4 Métodos Existentes A hibridização de diferentes métodos é em geral utilizada para resolver problemas de escalonamento, por fornecer empiricamente maior eficiência na busca de soluções. Ela pode ser
Leia mais3 Metaeurísticas e Resolvedores MIP
3 Metaeurísticas e Resolvedores MIP A combinação entre metaeurísticas e resolvedores MIP é uma estratégia relativamente recente, tendo seus primeiros estudos realizados ao longo da última década. O survey
Leia maisUm Estudo da Aplicação de Heurísticas Construtivas e de Melhoramento para um Problema de PRV
Um Estudo da Aplicação de Heurísticas Construtivas e de Melhoramento para um Problema de PRV Eliseu Celestino Schopf 1, Claudio Schepke 1, Marcus Lucas da Silva 1, Pablo Furlan da Silva 1 1 Centro de Eletrônica
Leia maisUm Estudo Empírico de Hiper-Heurísticas
Flávio Soares Corrêa da Silva (Orientador) Instituto de Matemática e Estatística Universidade de São Paulo Julho de 2007 Definição de Hiper-Heurística Para Que Servem Dois Exemplos Definição Uma hiper-heurística
Leia maisRedução de Ciclos da Serra no Problema de Corte de Estoque Bidimensional na Indústria de Móveis
Redução de Ciclos da Serra no Problema de Corte de Estoque Bidimensional na Indústria de Móveis Gabriela P. Mosquera, Socorro Rangel, Depto de Ciências de Computação e Estatística, IBILCE, UNESP, 15054-000,
Leia maisAvaliação de Heurísticas de Melhoramento e da Metaheurística Busca Tabu para Solução de PRV
Avaliação de Heurísticas de Melhoramento e da Metaheurística Busca Tabu para Solução de PRV Eliseu Celestino Schopf 1, Claudio Schepke 1, Marcus Lucas da Silva 1, Pablo Furlan da Silva 1 1 Centro de Eletrônica
Leia maisAnálise de formulações matemáticas para o problema de empacotamento em faixas bidimensional guilhotinado 2-estágios
Análise de formulações matemáticas para o problema de empacotamento em faixas bidimensional guilhotinado 2-estágios Vanessa Munhoz Reina Bezerra Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP
Leia maisMarcone Jamilson Freitas Souza
Otimização: Algumas aplicações Marcone Jamilson Freitas Souza Departamento de Computação Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação Universidade Federal de Ouro Preto http://www.decom.ufop.br/prof/marcone
Leia maisGRASP para o Problema do Caixeiro Viajante com Limite de Calado
GRASP para o Problema do Caixeiro Viajante com Limite de Calado Victor Mouffron Carvalho Machado, Luiz Satoru Ochi Universidade Federal Fluminense Rua Passo da Pátria, 156, São Domingos-Niterói - RJ E-mail:
Leia maisAPLICAÇÃO DA HEURÍSTICA DE CLARKE & WRIGHT PARA UM PROBLEMA DE ROTEIRIZAÇÃO DE VEÍCULOS HOMOGÊNEOS EM UMA DISTRIBUIDORA
João Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 APLICAÇÃO DA HEURÍSTICA DE CLARKE & WRIGHT PARA UM PROBLEMA DE ROTEIRIZAÇÃO DE VEÍCULOS HOMOGÊNEOS EM UMA DISTRIBUIDORA Leonardo Helmer Bremenkamp
Leia maisHeurística GRASP-VND para o Problema de Roteamento de Veículos com Cross-Docking
Heurística GRASP-VND para o Problema de Roteamento de Veículos com Cross-Docking Lucas Abritta Costa, Fernando Afonso Santos Universidade Federal de Itajubá Campus Itabira Rua São Paulo, 377 Bairro Amazonas
Leia maisResolução de problemas difíceis de programação linear através da relaxação Lagrangeana
problemas difíceis de programação linear através da relaxação Lagrangeana Ana Maria A.C. Rocha Departamento de Produção e Sistemas Escola de Engenharia Universidade do Minho arocha@dps.uminho.pt http://www.norg.uminho.pt/arocha
Leia maisGrafos Hamiltonianos e o Problema do Caixeiro Viajante. Prof. Ademir Constantino Departamento de Informática Universidade Estadual de Maringá
Grafos Hamiltonianos e o Problema do Caixeiro Viajante Prof. Ademir Constantino Departamento de Informática Universidade Estadual de Maringá Grafo Hamiltoniano Definição: Um circuito hamiltoniano em um
Leia maisAnálise da Performance de um Modelo de Escalonamento Baseado em Pesquisa Tabu Aplicado em um Sistema de Manufatura Flexível
Análise da Performance de um Modelo de Escalonamento Baseado em Pesquisa Tabu Aplicado em um Sistema de Manufatura Flexível Antonio G. RODRIGUES, Leandro T. HOFFMANN e Arthur T. GÓMEZ Universidade do Vale
Leia mais2 Problema de Roteamento de Veículos com Restrição de Capacidade
2 Problema de Roteamento de Veículos com Restrição de Capacidade 2.1 Definição O Problema de Roteamento de Veículos (Vehicle Routing Problem - VRP) foi originalmente estudado por Dantzig e Ramser [15]
Leia maisAlgoritmo Aproximação. Prof. Anderson Almeida Ferreira [DPV]9.2 [ZIV]9.2.2 e 9.2.3
Algoritmo Aproximação Prof. Anderson Almeida Ferreira [DPV]9.2 [ZIV]9.2.2 e 9.2.3 Heurísticas para Problemas NP- Completo Heurística: algoritmo que pode produzir um bom resultado (ou até a solução ótima),
Leia maisRua 36, 115, Loanda - João Monlevade - Minas Gerais - Brasil {lsbdietrich, thiagoep,
Problema de Roteamento de Veículos com Múltiplos Depósitos, Múltiplos Produtos, Múltiplas Visitas, Coleta e Entrega Simultânea e Divisões de Coleta e Entrega: Um Estudo de Caso em uma Empresa do Ramo da
Leia maisOptimização Não-linear
Optimização Não-linear Problemas de optimização não-linear A função a minimizar (maximizar) não é linear Exemplo: Z=43x 2 +log(x 2 )*sin(x x3 ), com x 3 -x 2! < 0 Não existem métodos universais para este
Leia maisALGORITMOS HEURÍSTICOS UTILIZANDO BUSCA LOCAL ALEATÓRIA EM VIZINHANÇA VARIÁVEL PARA O PROBLEMA DO CAIXEIRO VIAJANTE COM GRUPAMENTOS
ALGORITMOS HEURÍSTICOS UTILIZANDO BUSCA LOCAL ALEATÓRIA EM VIZINHANÇA VARIÁVEL PARA O PROBLEMA DO CAIXEIRO VIAJANTE COM GRUPAMENTOS Mario Mestria (IFES ) mmestria@uol.com.br Nesse trabalho são propostos
Leia maisAplicação de p-medianas ao Problema do Corte Guilhotinado Bi-Dimensional para Peças Regulares
Aplicação de p-medianas ao Problema do Corte Guilhotinado Bi-Dimensional para Peças Regulares Gilberto Irajá Müller 1, Arthur Tórgo Gómez 1 1 Universidade do Vale do Rio dos Sinos UNISINOS PIPCA - Programa
Leia maisNuno Miguel Duarte Sequeira André VARIABLE NEIGHBOURHOOD SEARCH
Nuno Miguel Duarte Sequeira André VARIABLE NEIGHBOURHOOD SEARCH Optimization and decision support techniques PDEEC 2007 Introdução A meta-heurística VNS (Variable Neighbourhood Search) é bastante recente
Leia maisSistemas de Apoio à Decisão Optimização V 1.0, V.Lobo, EN/ISEGI, 2005
Métodos modernos de pesquisa e Optimização Victor Lobo Introdução Problema de optimização Dada uma função f(x) encontrar o seu óptimo (máximo ou mínimo) Cada um faz a sua pesquisa!!! Problema de pesquisa
Leia maisModelo para o Problema de Carregamento em um único Contêiner com Restrições de Agrupamento e Fragilidade
Modelo para o Problema de Carregamento em um único Contêiner com Restrições de Agrupamento e Fragilidade Oliviana Xavier do Nascimento e Thiago Alves de Queiroz Unidade de Matemática e Tecnologia - UFG/Regional
Leia maisAlgoritmos Exatos 3.1. Relaxação Lagrangeana
3 Algoritmos Exatos Nesse capítulo, apresenta-se alguns algoritmos exatos para o CVRP que são baseados em diferentes técnicas e formulações para a obtenção de limites inferiores para a solução ótima do
Leia maisMAC Introdução ao Escalonamento e Aplicações. Márcio Hasegawa Prof. Alfredo Goldman
MAC 5758 - Introdução ao Escalonamento e Aplicações Márcio Hasegawa 4894760 Prof. Alfredo Goldman Escalonamento no Futebol Intensa busca pelo profissionalismo Minimização de custos Maximização do tempo
Leia maisRESOLUÇÃO DO PROBLEMA DE EMPACOTAMENTO ORTOGONAL COM DIFERENTES MALHAS E RESTRIÇÕES REAIS 1
Rio de Janeiro, v. 8, n. 3, p. 236-264, outubro a dezembro de 2016. RESOLUÇÃO DO PROBLEMA DE EMPACOTAMENTO ORTOGONAL COM DIFERENTES MALHAS E RESTRIÇÕES REAIS 1 Oliviana Xavier do Nascimento a, Jéssica
Leia maisAlgoritmo GRASP/VND para o problema clássico de empacotamento tridimensional e bidimensional
Algoritmo GRASP/VND para o problema clássico de empacotamento tridimensional e bidimensional Anderson Zudio 1, Igor M. Coelho 2, Paulo Eustáquio Duarte Pinto 3 Instituto de Matemática e Estatística - Universidade
Leia maisUNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ LILIAN CAROLINE XAVIER CANDIDO
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ LILIAN CAROLINE XAVIER CANDIDO MODELO MATEMÁTICO E ALGORITMO META-HEURÍSTICO PARA O PROBLEMA DE ROTEAMENTO DE VEÍCULOS COM FROTA HETEROGÊNEA FIXA E RESTRIÇÕES DE CARREGAMENTO
Leia maisUM ALGORITMO HÍBRIDO PARA A SOLUÇÃO DO PROBLEMA DE ROTEAMENTO DE VEÍCULOS COM COLETA E ENTREGA E JANELA DE TEMPO
UM ALGORITMO HÍBRIDO PARA A SOLUÇÃO DO PROBLEMA DE ROTEAMENTO DE VEÍCULOS COM COLETA E ENTREGA E JANELA DE TEMPO Aline Aparecida de Carvalho Gonçalves, Sérgio Ricardo de Souza Centro Federal de Educação
Leia maisHEURÍSTICA GRASP PARA O PROBLEMA DE ROTEAMENTO DE VEÍCULOS COM COLETA E ENTREGA SIMULTÂNEA
HEURÍSTICA GRASP PARA O PROBLEMA DE ROTEAMENTO DE VEÍCULOS COM COLETA E ENTREGA SIMULTÂNEA Lia Mara Borges de Freitas 1,3, José Elias Cláudio Arroyo 2, 4, Fermín Alfredo Tang Montané 1, 5 e Dalessandro
Leia maisDECISÕES SOBRE TRANSPORTES (PARTE III) Mayara Condé Rocha Murça TRA-53 Logística e Transportes
DECISÕES SOBRE TRANSPORTES (PARTE III) Mayara Condé Rocha Murça TRA-53 Logística e Transportes Agosto/2013 Problemas de roteirização e programação de veículos (RPV) Objetivo geral: Determinar rotas de
Leia mais