1 |
[en] HEURISTICS FOR THE CONNECTED P-MEDIAN PROBLEM / [pt] HEURÍSTICAS PARA O PROBLEMA DAS P-MEDIANAS CONECTADASCARLOS EDUARDO COSTA VIEIRA 28 March 2007 (has links)
[pt] Esta tese define os problemas das p-medianas conectadas e o
de localização de facilidades não-capacitadas conectadas.
Possíveis aplicações incluem problemas de planejamento
regional e o projeto de redes de telecomunicações ou de
transporte. Para o primeiro problema, duas formulações de
programação linear inteira são apresentadas e comparadas.
Um destes modelos é adaptado para o segundo problema. Para
o problema das p-medianas conectadas, algoritmos
aproximados são desenvolvidos. Uma estratégia de
busca local híbrida é proposta. Para acelerar as iterações
do algoritmo de busca local, idéias como circularidade,
melhoria iterativa e o descarte de vizinhos são
incorporadas. Heurísticas GRASP e VNS são desenvolvidas
incluindo a utilização de um filtro com o objetivo de
diminuir os tempos de processamento e do procedimento de
reconexão por caminhos com o objetivo de melhorar a
qualidade das soluções encontradas. Diversos testes são
realizados comparando-se esses algoritmos. Os resultados
mostraram a necessidade de se executar um passo adicional
de pós-otimização às heurísticas GRASP e VNS propostas. / [en] In this work, the connected p-median and the connected
facility location problems are defined. Applications arise
in regional planning, design of telecommunications and
transportation networks. For the first problem,
two integer linear programming formulations are proposed.
Adaptations are made in one of these formulations and are
used to model the second problem. Approximation algorithms
to solve the connected p-median problem are developed. A
hybrid local search strategy is proposed. In order to speed
up the local search iterations, ideas as circularity, first-
improving strategy and discard neighbors are incorporated.
A GRASP algorithm and a VNS heuristic are also proposed. A
filter is used to reduce the computational time required
and a path-relinking is applied to improve the results
found. Computational experiments to compare the algorithms
are reported. To improve these results, it is applied a
post-optimization step to the GRASP and VNS heuristics.
|
2 |
[en] MODELS AND ALGORITHMS FOR THE DIAMETER CONSTRAINED MINIMUM SPANNING TREE PROBLEM / [pt] MODELOS E ALGORITMOS PARA O PROBLEMA DA ÁRVORE GERADORA DE CUSTO MÍNIMO COM RESTRIÇÃO DE DIÂMETROANDREA CYNTHIA DOS SANTOS 01 November 2006 (has links)
[pt] Nesta tese são propostos modelos e algoritmos aproximados
para o Problema da Árvore Geradora de Custo Mínimo com
Restrição de Diâmetro (AGMD). Este problema modela
tipicamente aplicações em projetos de redes de
computadores onde todos os vértices devem comunicar-se
entre si a um custo mínimo, garantindo um certo nível de
serviço. Os modelos propostos por Achuthan e Caccetta para
o AGMD são reforçados através da introdução de restrições
válidas. Uma relaxação lagrangeana é proposta para o
modelo de multifluxo básico de Gouveia e Magnanti. Essa
relaxação é utilizada para o desenvolvimento de
heurísticas lagrangeanas. Adaptações são realizadas nas
heurísticas construtivas propostas por Deo e Abdalla, e
por Raidl e Julstrom. São propostas ainda quatro
estratégias de busca local, uma heurística do tipo GRASP e
outra híbrida. São obtidos limites superiores a menos de
2% do ótimo para as classes de instâncias usadas nos
trabalhos de Gouveia e Magnanti, e de Santos, Lucena e
Ribeiro. Além disto, obteve-se os melhores resultados
conhecidos até o presente momento para 11 instâncias de
grafos completos usadas por Raidl, Julstrom e Gruber. / [en] In this work, models and approximation algorithms to solve
the Diameter
Constrained Minimum Spanning Tree Problem (AGMD) are
proposed. This
problem typically models network design applications where
all vertices
must communicate with each other at a minimum cost, while
meeting a
given quality requirement. The formulations proposed by
Achuthan and
Caccetta are strengthened with valid inequalities. A
lagrangean relaxation
is proposed for the multicommodity flow model developed by
Gouveia and
Magnanti. Adaptations are made in the constructive
heuristics proposed by
Deo and Abdalla and by Raidl and Julstrom. Four local
search procedures,
a GRASP algorithm and a hybrid heuristic are proposed.
Upper bounds
within 2% of the optimal solution values are obtained for
the two classes
of instances used by Gouveia and Magnanti and by Santos,
Lucena and
Ribeiro. Moreover, stronger upper bounds are reported for
11 instances in
complete graphs used by Raidl, Julstrom and Gruber
|
3 |
[en] SHIP ROUTING AND SPEED OPTIMIZATION WITH HETEROGENEOUS FUEL CONSUMPTION PROFILES / [pt] ROTEAMENTO DE NAVIOS E OTIMIZAÇÃO DE VELOCIDADE COM PERFIS DE CONSUMO DE COMBUSTÍVEL HETEROGÊNEOSGABRIEL ANDRE HOMSI 14 June 2018 (has links)
[pt] A indústria de transporte marítimo é essencial para o comércio internacional. No entanto, no despertar da crise financeira de 2008, essa indústria foi severamente atingida. Nessas ocasiões, empresas de transporte só são capazes de obter lucro se suas frotas forem roteadas de forma eficaz. Neste trabalho, nós estudamos uma classe de problemas de roteamento de navios relacionados ao Pickup and Delivery Problem with Time Windows. Para resolver esses problemas, nós introduzimos um método heurístico e um exato. O método heurístico é uma meta-heurística híbrida com uma vizinhança larga baseada em set partitioning, enquanto o método exato é um algoritmo de branch-and-price. Nós conduzimos experimentos em um conjunto de instâncias baseadas em rotas de navios reais. Os resultados obtidos mostram que nossos algoritmos superam as metodologias estado da arte. Em seguida, nós adaptamos o conjunto de instâncias para modelar um problema de roteamento de navios no qual a velocidade em cada segmento de rota é uma variável de decisão, e o consumo de combustível por unidade de tempo é uma função convexa da velocidade e carga do navio. A fim de resolver esse novo problema de roteamento de navios com otimização de velocidade, nós estendemos nossa meta-heurística para encontrar decisões de velocidade ótimas em toda avaliação de solução vizinha de uma busca local. Nossos experimentos demonstram que essa abordagem pode ser altamente rentável, e que requer apenas um aumento moderado de recursos computacionais. / [en] The shipping industry is essential for international trade. However, in the wake of the 2008 financial crisis, this industry was severely hit. In these times, transportation companies can only obtain profit if their fleet is routed effectively. In this work, we study a class of ship routing problems related to the Pickup and Delivery Problem with Time Windows. To solve these problems, we introduce a heuristic and an exact method. The heuristic method is a hybrid metaheuristic with a set-partitioning-based large neighborhood, while the exact method is a branch-and-price algorithm. We conduct experiments on a benchmark suite based on real-life shipping segments. The results obtained show that our algorithms largely outperform the state-of-the-art methodologies. Next, we adapt the benchmark suite to model a ship routing problem where the speed on each sailing leg is a decision variable, and fuel consumption per time unit is a convex function of the ship speed and payload. To solve this new ship routing problem with speed optimization, we extend our metaheuristic to find optimal speed decisions on every local search move evaluation. Our computational experiments demonstrate that such approach can be highly profitable, with only a moderate increase in computational effort.
|
4 |
[en] HYBRID GENETIC ALGORITHM FOR THE MINIMUM SUM-OF-SQUARES CLUSTERING PROBLEM / [pt] ALGORITMO GENÉTICO HÍBRIDO PARA O PROBLEMA DE CLUSTERIZAÇÃO MINIMUM SUM-OF-SQUARESDANIEL LEMES GRIBEL 27 July 2017 (has links)
[pt] Clusterização desempenha um papel importante em data mining, sendo útil em muitas áreas que lidam com a análise exploratória de dados, tais como recuperação de informações, extração de documentos e segmentação de imagens. Embora sejam essenciais em aplicações de data mining, a maioria
dos algoritmos de clusterização são métodos ad-hoc. Eles carecem de garantias na qualidade da solução, que em muitos casos está relacionada a uma convergência prematura para um mínimo local no espaço de busca. Neste trabalho, abordamos o problema de clusterização a partir da perspectiva de otimização, onde propomos um algoritmo genético híbrido para resolver o problema Minimum Sum-of-Squares Clustering (MSSC, em inglês). A meta-heurística proposta é capaz de escapar de mínimos locais e gerar soluções quase ótimas para o problema MSSC. Os resultados mostram que o método proposto superou os resultados atuais da literatura – em termos de qualidade da solução – para quase todos os conjuntos de instâncias considerados para o problema MSSC. / [en] Clustering plays an important role in data mining, being useful in many fields that deal with exploratory data analysis, such as information retrieval, document extraction, and image segmentation. Although they are essential in data mining applications, most clustering algorithms are adhoc methods. They have a lack of guarantee on the solution quality, which in many cases is related to a premature convergence to a local minimum of the search space. In this research, we address the problem of data clustering from an optimization perspective, where we propose a hybrid genetic algorithm to solve the Minimum Sum-of-Squares Clustering (MSSC) problem. This meta-heuristic is capable of escaping from local minima and generating near-optimal solutions to the MSSC problem. Results show that the proposed method outperformed the best current literature results - in terms of solution quality - for almost all considered sets of benchmark
instances for the MSSC objective.
|
5 |
[en] NEW HEURISTICS AND AN INTEGER PROGRAMMING APPROACH TO AN INEXACT GRAPH MATCHING PROBLEM / [pt] NOVAS HEURÍSTICAS E UMA ABORDAGEM POR PROGRAMAÇÃO INTEIRA PARA UM PROBLEMA DE CORRESPONDÊNCIA INEXATA DE GRAFOSALEXANDRE ROCHA DUARTE 26 March 2004 (has links)
[pt] Esta dissertação apresenta novos algoritmos aproximados e
uma abordagem exata para a resolução de um problema de
correspondência inexata de grafos. O problema considerado é
o de correspondência entre um grafo representando um modelo
genérico e outro representando dados a serem reconhecidos.
Assumi-se que o grafo dos dados possui mais vértices que o
do modelo. A motivação para o estudo desse problema vem de
problemas de reconhecimento de cenas, que consistem na
caracterização dos objetos envolvidos em uma determinada
cena, assim como das relações existentes entre eles. Uma
aplicação para este problema na área de reconhecimento de
imagens médicas é a de efetuar-se o reconhecimento de
estruturas 3D do cérebro humano, a partir de imagens
obtidas por ressonância magnética. Tais imagens são
previamente processadas por algum método de segmentação
automática e o processo de reconhecimento consiste na busca
da correspondência estrutural entre a imagem e um modelo
genérico, tipicamente definido como um atlas de imagens
médicas. Foram propostos novos algoritmos aproximados, tais
como um algoritmo construtivo guloso aleatorizado, um
procedimento de reconexão de caminhos e um GRASP que
combina estes com uma técnica de busca local. Além disso,
foi proposta uma formulação original do problema como um
problema de programação linear inteira, que permitiu a
resolução de algumas instâncias de forma exata. / [en] This dissertation presents new approximation algorithms and
an exact approach to the solution of an inexact graph
matching problem. The problem consists in finding the best
match between a generic model graph and a graph
representing an image, the latter with more nodes than the
former. The motivation for studying this problem comes from
a scene recognition problem, which consists in
characterizing objects involved in a given scene and the
relationships between them. An application of this problem
appears in the analysis of medical images and consists in
recognizing 3-dimensional structures in the human brain
using images obtained by magnetic resonance. Such images
must be previously processed by an automatic segmentation
method and the recognition process consists in the search
of an structural matching between the image and a generic
model, typically defined as an atlas of medical images.
New heuristics are proposed, such as a greedy randomized
construction algorithm, a path relinking procedure and a
GRASP heuristic that combines them with a local search
technique. Furthermore, an original integer formulation
of the problem based on integer multicommodity flows is
proposed, which makes possible the exact solution of medium-
sized instances.
|
6 |
[en] A METHODOLOGY FOR SCHOOL VEHICLES ROUTING USING GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS / [pt] UMA METODOLOGIA PARA ROTEAMENTO DE VEÍCULOS ESCOLARES UTILIZANDO SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICABRUNO ALEXANDRE BARREIROS ROSA 19 July 2018 (has links)
[pt] O problema de roteamento de veículos escolares, do inglês School Bus Routing Problem (SBRP), trata de planejar as rotas de uma frota de veículos para locomover os alunos dos pontos de embarque até suas respectivas escolas. O SBRP é um caso especial do problema de roteamento de veículos, do inglês
Vehicle Routing Problem (VRP) e é conhecido por ser um problema NP-difícil. A maior parte da literatura referente ao SBRP se concentra, principalmente, em modelos matemáticos para resolver o problema de roteamento aplicando restrições da vida real. Já em relação à geocodificação dos endereços das
escolas e alunos, bem como a busca de distâncias e tempos de deslocamentos reais, estas também são pontos de vital importância, visto que as distâncias reais se diferem da euclidiana e geodésica principalmente em áreas rurais, região de estudo deste trabalho. Neste contexto, uma metodologia é proposta para o problema, junto com um protótipo para automatizar os procedimentos necessários para à obtenção de informações, cuja a aplicação, a partir de um cenário real no contexto brasileiro, é apresentada e dividida em oito fases: definir abrangência, geocodificar o endereço de escolas, alunos e pontos de embarque, definir as características, calcular a distância e o tempo de percurso,
montar o banco de dados georreferenciado e de veículos, aplicar uma ferramenta para a obtenção das rotas, geoespacilizar as rotas e elaborar diagnóstico. A proposta é testada aplicando uma ferramenta para a obtenção das rotas que utiliza a meta-heurística Adaptative Large Neighborhood Search (ALNS) para
resolver instâncias do VRP. Desta forma, uma das contribuições do estudo consiste no georreferenciamento das unidades escolares estaduais, estando as informações presentes na plataforma do Google Maps para visualização do público. No estudo são localizados e roteados 150 alunos de 7 unidades escolares
da cidade de Nova Friburgo. O resultado apresenta valores consistentes e satisfatórios, demonstrando economia média de 41,62 por cento nos custos praticados nas rotas. / [en] The School Bus Routing Problem (SBRP) deals with planning the routes of a fleet of vehicles to move the students from boarding points to their respective schools. The SBRP is a special case of Vehicle Routing
Problem (VRP) and is known to be an NP-hard problem. Most of the SBRP literature focuses, mainly, on mathematical models to solve the routing problem by applying real-life restrictions. Regarding the geocoding of the addresses of schools and students, as well as the search for distances and times of real displacements, are also points of vital importance, since the actual distances differ from the euclidean and geodesic ones mainly in rural areas, study region this work. In this context, a methodology is proposed for
the problem, along with a prototype to automate the procedures required to obtain information, whose application, based on a real scenario in the Brazilian context is presented, divided into eight phases: to define scope, to geocode the address of schools, student and boarding points, to define the characteristics,
to calculate the distance and travel time, to set the georeferenced database and vehicles, to apply a tool to obtain the routes, to geospatialize the routes and elaborate diagnosis. The proposal is tested by applying a tool to obtain routes using the Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) meta-heuristic to solve VRP instances. Thus, one of the contributions of the study consists in the georeferencing of the state school units, with the information present in the Google Maps platform for public viewing. In the study, 150 students from 7 school units in the city of Nova Friburgo were located. The result presents
consistent and satisfactory values, demonstrating savings of 41.62 percent in the costs practiced on th routes.
|
7 |
[pt] EXPLORANDO A FRONTEIRA DE OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA E APRENDIZADO DE MÁQUINA: APLICAÇÕES PARA ROTEAMENTO DE VEÍCULOS E MÁQUINAS DE VETORES DE SUPORTE / [en] EXPLORING THE FRONTIER OF COMBINATORIAL OPTIMIZATION AND MACHINE LEARNING: APPLICATIONS TO VEHICLE ROUTING AND SUPPORT VECTOR MACHINESITALO GOMES SANTANA 04 November 2022 (has links)
[pt] A otimização combinatória (OC) está presente em inúmeras aplicações
práticas (por exemplo, planejamento de produção, logística, etc.). Ao longo dos
anos, OC e aprendizado de máquina (AM) surgiram, juntas, como uma área
prospectiva de pesquisa para melhorar processos de tomada de decisão. Nesse
contexto, há interesse em utilizar algoritmos de AM para melhorar métodos
de OC. Por outro lado, como muitas tarefas de AM podem ser reformuladas
como problemas de otimização, há um amplo interesse em utilizar métodos de
OC para resolver esses problemas. Nesta tese, três estudos que conectam OC
e AM em torno de duas aplicações importantes são conduzidos: o problema de
roteamento de veículos capacitado (PRVC) e máquinas de vetores de suporte
com perda em margem rígida (SVM-HML – do inglês support vector machines
with hard-margin loss). No primeiro estudo, uma estratégia para explorar
vizinhanças de busca local de alta ordem por mineração de padrões em duas
meta-heurísticas estado da arte para o PRVC é proposta. Em um segundo
estudo, também no contexto do PRVC, critérios de relacionamento para nós
de clientes baseados em saídas de redes neurais em grafos são explorados. Com
base nessas saídas, medidas de relação podem ser exploradas para orientar a
busca local e estender operadores de cruzamento em um algoritmo genético
estado da arte. Por fim, no terceiro estudo, uma abordagem eficiente de
programação inteira mista baseada em cortes combinatórios de Benders e
estratégias de amostragem são utilizadas para treinar modelos de SVM-HML
de maneira mais eficiente. / [en] Combinatorial optimization (CO) is ubiquitous in myriad practical applications (e.g., production planning, scheduling, logistics, etc.). Over the years, CO and machine learning (ML) have emerged, together, as a prospective area of research for improving decision-making processes. There is interest to harness
ML algorithms to improve existing CO methods. Conversely, since many ML tasks can be reformulated as optimization problems, there is broad interest in leveraging state-of-the-art CO methods for them. In this thesis, we conduct three studies that connect CO and ML around two important applications:
the capacitated vehicle routing problem (CVRP) and support vector machines with hard-margin loss (SVM-HML). Our first study proposes a strategy to explore high-order local-search neighborhoods by pattern mining into two state-of-the-art metaheuristics for the CVRP. In a second study, also in the
context of the CVRP, we exploit relatedness criteria for customer nodes using predictions from graph neural networks. We show that relatedness measures can be exploited to steer local search and extend crossover operators in a stateof- the-art genetic algorithm. Lastly, in a third study, we propose an efficient
mixed-integer programming approach based on Combinatorial Benders cuts and sampling strategies for optimally training the SVM-HML.
|
8 |
[pt] ABORDAGENS EXATAS E HEURÍSTICAS PARA VARIANTES DO PROBLEMA DE ROTEIRIZAÇÃO COM ESTOQUE / [en] EXACT AND HEURISTIC APPROACHES FOR INVENTORY ROUTING PROBLEM VARIANTSDIEGO MOAH LOBATO TAVARES 06 December 2018 (has links)
[pt] Esta pesquisa trata de duas variantes do conhecido Problema de Roteirização de Veículos com Estoque (do inglês Inventory Routing Problem – IRP). O problema nasce num contexto de um sistema de Vendor Managed Inventory (VMI) no qual o fornecedor é responsável pela gestão de estoques do cliente. Tal problema é a junção dos problemas de transporte e gestão de estoques, que correspondem aos maiores custos em uma operação logística. Destarte este trabalho apresenta um modelo matemático para uma variante do IRP que considera que o fornecedor tem clientes dentro e fora do sistema de VMI. Este caso surge quando para alguns clientes não é interessante a realização do controle de seus estoques dentro do sistema de VMI, somente o atendimento de suas demandas. Além disto, o modelo contempla três diferentes tipos de políticas de gestão de estoques e é capaz de lidar com casos contendo vários períodos e vários veículos. Após sua elaboração, o modelo foi validado em instâncias do IRP, do Problema de Roteamento de Veículos (do inglês Capacitated Vehicle Routing Problem - CVRP) e instâncias próprias para a variante. Foram realizados também estudos sobre os impactos das diferentes políticas de gestão de estoques. Além do modelo matemático, foi desenvolvida uma meta-heurística híbrida que resolve uma variante do IRP considerando vários períodos e vários veículos. Cada movimento considerado durante a meta-heurística é divido em duas etapas, a primeira sendo a modificação da posição de um ou mais clientes nos veículos e períodos e uma segunda etapa que resolve de forma exata um Problema de Fluxo Máximo a Custo Mínimo para a atribuição ótima do volume de carga transportada para cada cliente por cada veículo em cada período. Esta abordagem é então testada em instâncias clássicas para esta variante do IRP, obtendo resultados que comprovam a eficiência do algoritmo. / [en] This research deals with two variants of the Inventory Routing Problem (IRP). This problem comes from the context of a Vendor Managed Inventory (VMI) system in which the vendor is responsible for managing the customer s inventory. It is the combination of transportation and inventory management problems, which correspond to the higher costs in a logistics operation. Hence, this paper presents a mathematical model for an IRP variant, in which the vendor has customers inside and outside the VMI system. This situation is presented when it is not interesting to manage the inventories of some clients within the VMI system, resulting only in meeting their demands. In addition, the model considers three different types of stock management policies and it can comprehend multiple periods and multiple vehicles. After its modelling, the model was validated using IRP instaces, the Vehicle Routing Problem (CVRP) and specific instances for this variant. The impacts of different inventory management policies were also analyzed. In addition to the mathematical model, a hybrid meta-heuristic was developed, which solves an IRP variant considering several periods and several vehicles. Each iteration of the metaheuristic is divided into two stages: the first is modifying the position of one or more customers attended by the vehicles and periods, and a second step that solves a Maximum Flow at Minimum Cost problem, to optimally assign the load volumes transported to each customer in each vehicle in each period. Then, this approach is tested in classical instances for this IRP variant, obtaining results that prove the efficiency of the algorithm.
|
Page generated in 0.0318 seconds