Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SilviaMDM_DISSERT.pdf: 1535044 bytes, checksum: 925f2f885f42335d55c35aa64bb4d026 (MD5) Previous issue date: 2011-02-17 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The Multiobjective Spanning Tree is a NP-hard Combinatorial Optimization problem whose application arises in several areas, especially networks design. In this work, we propose a solution to the biobjective version of the problem through a Transgenetic Algorithm named ATIS-NP. The Computational Transgenetic is a metaheuristic technique from Evolutionary Computation whose inspiration relies in the conception of cooperation (and not competition) as the factor of main influence to evolution. The algorithm outlined is the evolution of a work that has already yielded two other transgenetic algorithms. In this sense, the algorithms previously developed are also presented. This research also comprises an experimental analysis with the aim of obtaining information related to the performance of ATIS-NP when compared to other approaches. Thus, ATIS-NP is compared to the algorithms previously implemented and to other transgenetic already presented for the problem under consideration. The computational experiments also address the comparison to two recent approaches from literature that present good results, a GRASP and a genetic algorithms. The efficiency of the method described is evaluated with basis in metrics of solution quality and computational time spent. Considering the problem is within the context of Multiobjective Optimization, quality indicators are adopted to infer the criteria of solution quality. Statistical tests evaluate the significance of results obtained from computational experiments / A ?rvore Geradora Multiobjetivo ? um problema de Otimiza??o Combinat?ria NP-?rduo. Esse problema possui aplica??o em diversas ?reas, em especial, no projeto de redes. Nesse trabalho, prop?e-se uma solu??o para o problema em sua vers?o biobjetivo por meio de um Algoritmo Transgen?tico, denominado ATIS-NP. A Transgen?tica Computacional ? uma t?cnica metaheur?stica da Computa??o Evolucion?ria cuja inspira??o est? na coopera??o (e n?o na competi??o) como fator de maior influ?ncia para a evolu??o. O algoritmo proposto ? a evolu??o de um trabalho que j? originou dois outros algoritmos transgen?ticos. Nesse sentido, os algoritmos previamente desenvolvidos tamb?m s?o apresentados. Essa pesquisa compreende ainda uma an?lise experimental que visa obter informa??es quanto ao desempenho do ATIS-NP quando comparado a outros algoritmos. Para tanto, o ATIS-NP ? comparado aos dois algoritmos anteriormente implementados, bem como a outro transgen?tico proposto na literatura para o problema tratado. Os experimentos computacionais abrangem ainda a compara??o do algoritmo desenvolvido a duas abordagens recentes da literatura que obt?m excelentes resultados, um GRASP e um gen?tico. A efici?ncia do m?todo apresentado ? avaliada com base em medidas de qualidade de solu??o e tempo computacional despendido. Uma vez que o problema se insere no contexto da Otimiza??o Multiobjetivo, indicadores de qualidade s?o utilizados para inferir o crit?rio de qualidade de solu??es obtidas. Testes estat?sticos avaliam a signific?ncia dos resultados obtidos nos experimentos computacionais

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:48:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DenisF_DISSERT.pdf: 776997 bytes, checksum: c0d801fdcf21ff4f335f115d3918ed93 (MD5) Previous issue date: 2014-02-14 / The Scientific Algorithms are a new metaheuristics inspired in the scientific research process. The new method introduces the idea of theme to search the solution space of hard problems. The inspiration for this class of algorithms comes from the act of researching that comprises thinking, knowledge sharing and disclosing new ideas. The ideas of the new method are illustrated in the Traveling Salesman Problem. A computational experiment applies the proposed approach to a new variant of the Traveling Salesman Problem named Car Renter Salesman Problem. The results are compared to state-of-the-art algorithms for the latter problem / Os algoritmos cient?ficos s?o uma nova metaheur?stica inspirada no processo da pesquisa cient?fica. O novo m?todo introduz a ideia de tema para buscar o espa?o de solu??es de problemas dif?ceis. A inspira??o para esta classe de algoritmos vem do ato de pesquisar, que compreende pensar, compartilhar conhecimento e descobrir novas ideias. As ideias do novo m?todo s?o ilustradas no Problema do Caixeiro Viajante. Um experimento computacional aplica a abordagem proposta a uma nova variante do Problema do Caixeiro Viajante intitulada Problema do Caixeiro Alugador. Os resultados s?o comparados aos algoritmos do estado da arte para o ?ltimo problema

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-03-02T23:39:14Z No. of bitstreams: 1 BrennerHumbertoOjedaRios_DISSERT.pdf: 2438215 bytes, checksum: 3e559bfdaf797a4b9164e336ebd13429 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-03-13T18:44:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 BrennerHumbertoOjedaRios_DISSERT.pdf: 2438215 bytes, checksum: 3e559bfdaf797a4b9164e336ebd13429 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-13T18:44:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BrennerHumbertoOjedaRios_DISSERT.pdf: 2438215 bytes, checksum: 3e559bfdaf797a4b9164e336ebd13429 (MD5) Previous issue date: 2018-02-02 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / O Problema do Caixeiro Viajante com Aluguel de Carros, ou simplesmente Problema do Caixeiro Alugador (PCA), ? uma generaliza??o do cl?ssico Problema do Caixeiro Viajante (PCV) onde seu tour de visitas pode ser decomposto em caminhos cont?guos que podem ser percorridos com diferentes carros alugados. O objetivo ? determinar o circuito hamiltoniano que resulte em um custo final m?nimo, considerando a penaliza??o paga em cada troca de ve?culos no tour. A penaliza??o ? o custo de retornar o carro at? a cidade onde foi alugado. O PCA est? classificado como um problema NP-dif?cil. O presente trabalho estuda a variante mais usada na literatura do PCA que ?: completo, total, irrestrito, sem repeti??o, livre e sim?trico. O foco da pesquisa s?o os procedimentos h?bridos que combinam meta-heur?sticas e m?todos baseados na Programa??o Linear. S?o hibridizados: algoritmos cient?ficos (ScA), descida em vizinhan?a vari?vel (VND), busca local adaptativa (ALSP) e uma nova variante do ALSP chamada busca local adaptativa iterativa (IALSP). As seguintes t?cnicas s?o propostas para lidar com o PCA: ScA+ALSP, ScA+IALSP e ScA+VND+IALSP. ? proposto um modelo de programa??o inteira mista para o PCA o qual ? usado no ALSP e no IALSP. Testes n?o param?tricos s?o usados para comparar os algoritmos em um conjunto de inst?ncias da literatura. / The Traveling Car Renter Salesman Problem, or simply Traveling Car Renter Problem (CaRS), is a generalization of the Traveling Salesman Problem (TSP) where the tour can be decomposed into contiguous paths that are traveled by different rented cars. The objective is to construct a minimal cost Hamiltonian circuit, considering the penalty paid for changing cars in the tour. This penalty is the cost of returning a car to the city where it was rented. CaRS is classified as an NP-hard problem. This work studies the CaRS version classified as: complete, total, unrestricted, with no repetition, free and symmetric. This research is focused on hybrid procedures that combine metaheuristics and methods based on Linear Programming (LP). The following methods were investigated: scientific algorithms (ScA), variable neighborhood descent (VND), adaptive local search (ASLP) and a new variant of ALSP called iterated adaptive local search (IALSP). The following techniques are proposed to deal with CaRS: ScA+ALSP, ScA+IALSP and ScA+VND+IALSP. A mixed integer programming model is proposed for CaRS which was used in the ALSP and IALSP. Non-parametric tests were used to compare the algorithms within a set of instances from the literature.

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:46:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PauloHAS_TESE.pdf: 9268945 bytes, checksum: 08c0c5f93ed7b964b99c6df2ee26ab1b (MD5) Previous issue date: 2011-12-19 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The Car Rental Salesman Problem (CaRS) is a variant of the classical Traveling Salesman Problem which was not described in the literature where a tour of visits can be decomposed into contiguous paths that may be performed in different rental cars. The aim is to determine the Hamiltonian cycle that results in a final minimum cost, considering the cost of the route added to the cost of an expected penalty paid for each exchange of vehicles on the route. This penalty is due to the return of the car dropped to the base. This paper introduces the general problem and illustrates some examples, also featuring some of its associated variants. An overview of the complexity of this combinatorial problem is also outlined, to justify their classification in the NPhard class. A database of instances for the problem is presented, describing the methodology of its constitution. The presented problem is also the subject of a study based on experimental algorithmic implementation of six metaheuristic solutions, representing adaptations of the best of state-of-the-art heuristic programming. New neighborhoods, construction procedures, search operators, evolutionary agents, cooperation by multi-pheromone are created for this problem. Furtermore, computational experiments and comparative performance tests are conducted on a sample of 60 instances of the created database, aiming to offer a algorithm with an efficient solution for this problem. These results will illustrate the best performance reached by the transgenetic algorithm in all instances of the dataset / O Problema do Caixeiro Alugador (CaRS) ? uma variante ainda n?o descrita na literatura do cl?ssico Problema do Caixeiro Viajante onde o tradicional tour de visitas do caixeiro pode ser decomposto em caminhos cont?guos e que podem ser realizados em diferentes carros alugados. O problema consiste em determinar o ciclo hamiltoniano que resulte em um custo final m?nimo, considerando o custo da rota adicionado ao custo de uma prov?vel penaliza??o paga em cada troca de ve?culos na rota, penaliza??o devida ao retorno do carro descartado at? a sua cidade base. Sem perda para a generalidade do caso, os custos do aluguel do carro podem ser considerados embutidos nos custos da rota do carro. O presente trabalho introduz o problema geral e o exemplifica, caracterizando igualmente algumas variantes associadas. Uma an?lise geral da complexidade desse problema combinat?rio ? descrita, visando justificar sua classifica??o na classe NP-dif?cil. Um banco de inst?ncias para o problema ? apresentado, descrevendo-se a metodologia de sua constitui??o. O problema proposto tamb?m ? objeto de um estudo algor?tmico experimental baseado na aplica??o de seis metaheur?sticas de solu??o, representando adapta??es do melhor do estado da arte em programa??o heur?stica. Novas vizinhan?as, procedimentos construtivos, operadores de busca, agentes evolucion?rios, coopera??o por multiferom?nios, s?o criados para o caso. Experimentos computacionais comparativos e testes de desempenho s?o realizados sobre uma amostra de 60 inst?ncias, visando oferecer um algoritmo de solu??o competitivo para o problema. Conclui-se pela vantagem do algoritmo transgen?tico em todos os conjuntos de inst?ncias

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ThatianaCNS_DISSERT.pdf: 1637234 bytes, checksum: 8b38ce4a7a358efe654d9bb1c23c15bc (MD5) Previous issue date: 2010-03-02 / The distribution of petroleum products through pipeline networks is an important problem that arises in production planning of refineries. It consists in determining what will be done in each production stage given a time horizon, concerning the distribution of products from source nodes to demand nodes, passing through intermediate nodes. Constraints concerning storage limits, delivering time, sources availability, limits on sending or receiving, among others, have to be satisfied. This problem can be viewed as a biobjective problem that aims at minimizing the time needed to for transporting the set of packages through the network and the successive transmission of different products in the same pipe is called fragmentation. This work are developed three algorithms that are applied to this problem: the first algorithm is discrete and is based on Particle Swarm Optimization (PSO), with local search procedures and path-relinking proposed as velocity operators, the second and the third algorithms deal of two versions based on the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II). The proposed algorithms are compared to other approaches for the same problem, in terms of the solution quality and computational time spent, so that the efficiency of the developed methods can be evaluated / A distribui??o de produtos de petr?leo atrav?s de redes de polidutos ? um importante problema que se coloca no planejamento de produ??o das refinarias. Consiste em determinar o que ser? feito em cada est?gio de produ??o dado um determinado horizonte de tempo, no que respeita ? distribui??o de produtos de n?s fonte ? procura de n?s, passando por n?s intermedi?rios. Restri??es relativas a limites de armazenamento, tempo de entrega, disponibilidade de fontes, limites de envio ou recebimento, entre outros, t?m de ser satisfeitas. Este problema pode ser visto como um problema biobjetivo, que visa minimizar o tempo necess?rio para transportar o conjunto de pacotes atrav?s da rede e o envio sucessivo de produtos diferentes no mesmo duto que ? chamado de fragmenta??o. Neste trabalho, s?o desenvolvidos tr?s algoritmos que s?o aplicados a esse problema: o primeiro algoritmo ? discreto e baseia-se na Otimiza??o por Nuvem de Part?culas (PSO), com procedimentos de busca local e path-relinking propostos como operadores de velocidade, o segundo e o terceiro algoritmos tratam de duas vers?es baseadas no Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II). Os algoritmos propostos s?o comparados a outras abordagens para o mesmo problema, em termos de qualidade de solu??o e tempo computacional despendido, a fim de se avaliar a efici?ncia dos m?todos desenvolvidos

Made available in DSpace on 2015-03-03T15:48:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MatheusSM_TESE.pdf: 3657538 bytes, checksum: 05bf71663b044728a1e70b6db57b834e (MD5) Previous issue date: 2014-03-21 / This paper introduces a new variant of the Traveling Car Renter Problem, named Prizecollecting Traveling Car Renter Problem. In this problem, a set of vertices, each associated with a bonus, and a set of vehicles are given. The objective is to determine a cycle that visits some vertices collecting, at least, a pre-defined bonus, and minimizing the cost of the tour that can be traveled with different vehicles. A mathematical formulation is presented and implemented in a solver to produce results for sixty-two instances. The proposed problem is also subject of an experimental study based on the algorithmic application of four metaheuristics representing the best adaptations of the state of the art of the heuristic programming.We also provide new local search operators which exploit the neighborhoods of the problem, construction procedures and adjustments, created specifically for the addressed problem. Comparative computational experiments and performance tests are performed on a sample of 80 instances, aiming to offer a competitive algorithm to the problem. We conclude that memetic algorithms, computational transgenetic and a hybrid evolutive algorithm are competitive in tests performed / Este trabalho apresenta uma nova variante do problema do Caixeiro Alugador ainda n?o descrita na literatura, denominada de Caixeiro Alugador com Coleta de Pr?mios. Neste problema s?o disponibilizados um conjunto de v?rtices, cada um com um b?nus associado e um conjunto de ve?culos. O objetivo do problema ? determinar um ciclo que visite alguns v?rtices coletando, pelo menos, um b?nus pr?-de nido e minimizando os custos de viagem atrav?s da rota, que pode ser feita com ve?culos de diferentes tipos. ? apresentada uma formula??o matem?tica e implementada em um solver produzindo resultados em sessenta e duas inst?ncias. O problema proposto tamb?m ? objeto de um estudo algor?tmico experimental baseado na aplica??o de quatro metaheur?sticas de solu??o, representando adapta??es do melhor do estado da arte em programa??o heur?stica. Nesse trabalho tamb?m apresentamos a constitui??o de novos operadores que exploram as vizinhan?as do problema, procedimentos construtivos e adapta??es, criados especifi camente para o problema abordado. Experimentos computacionais comparativos e testes de desempenho s?o realizados sobre uma amostra de 80 inst?ncias, visando oferecer um algoritmo de solu??o competitivo para o problema. Conclui-se que algoritmos com abordagem mem?tica, transgen ?tica e evolucion?ria h?brida obtiveram resultados competitivos nos testes efetuados. Palavras-chave: Caixeiro Alugador com Coleta de Pr?mios. Metaheur?sticas. GRASP/VNS. Algoritmo Mem?tico. Transgen?tica Computacional. Computa??o Evolucion?ria