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HIBRIDIZAÇÃO DE MÉTODOS EXATOS E HEURÍSTICOS PARA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS DE OTIMIZAÇÃO COMBINA / HYBRIDIZATION OF EXACT AND HEURISTIC METHODS TO SOLVE COMBINATORIAL OPTIMIZATION PROBLEM

Stefanello, Fernando 04 March 2011 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The evolution of computer hardware as well as new applications of mathematical programming techniques, efficiently implemented in many commercial solvers, has given rise to new algorithms called hybrid metaheuristic, which have been applied to solve combinatorial problems. This work presents several approaches which try to deal with the hybridization of local search based metaheuristics with exact algorithms to solve two problems of combinatorial optimization. More specifically, the first problem, capacitated p-median problem, the proposed approach considers heuristic elimination of variable of the original mathematical model, that produce solutions of very good quality in a short amount of time, and a combination with an iterative procedure in which only a certain subset of points is considered. As regards the second problem, unrelated parallel machine scheduling with sequence and machine dependent setup time problem of minimizing makespan, is proposed a mathematical model to search the neighborhood of a solution and identify movement sequences to minimize the objective function. In both cases, mathematical models are solved using a commercial solver. Extensive computational experiments are carried out to demonstrate the good performance of the proposed approaches. / A recente evolução dos computadores como também dos métodos exatos oriundos da programação matemática, muitos destes eficientemente implementados em otimizadores comerciais, propiciou o surgimento de novos algoritmos, denominados metaheurísticas híbridas, que têm sido aplicados para resolução de problemas combinatoriais. Este trabalho apresenta abordagens que hibridizam metaheurísticas baseadas em busca local com algoritmos exatos de programação matemática para resolver dois problemas de otimização combinatória. Mais especificamente, para o primeiro problema, o problema das p-medianas capacitado, a proposta considera a eliminação heurística de variáveis do modelo matemático, que permite a obtenção de soluções de boa qualidade em um curto tempo computacional, e a combinação com um procedimento iterativo no qual apenas um determinado subconjunto de pontos é considerado. No que se refere ao segundo problema, programação de tarefas em máquinas paralelas não relacionadas com tempo de preparação dependente da sequência e da máquina com objetivo de minimizar o tempo de processamento total da máquina com maior carga entre todas (makespan), propõe-se um modelo matemático para varrer a vizinhança de uma solução e identificar sequências de movimentos de tarefas que podem ser aplicadas na respectiva solução de modo a minimizar a função objetivo. Nos dois casos os modelos matemáticos são resolvidos utilizando um otimizador comercial. Extensivos testes computacionais são realizados para demonstrar o bom desempenho das abordagens propostas.
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Proposta de um framework para problemas que integram decisões de localização, roteamento e empacotamento / Proposal for a framework for problems that integrate location, routing, and packing decisions

Ferreira, Kamyla Maria 16 February 2018 (has links)
Submitted by Liliane Ferreira (ljuvencia30@gmail.com) on 2018-03-08T14:57:43Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Kamyla Maria Ferreira - 2018.pdf: 2406020 bytes, checksum: 87a4f31f5a394055dd9a84a1c7c73512 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-03-12T11:16:50Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Kamyla Maria Ferreira - 2018.pdf: 2406020 bytes, checksum: 87a4f31f5a394055dd9a84a1c7c73512 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-12T11:16:50Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Kamyla Maria Ferreira - 2018.pdf: 2406020 bytes, checksum: 87a4f31f5a394055dd9a84a1c7c73512 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-02-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This research deals with the resolution of problems that involve the location, routing, and packing decisions with focus on the location routing problem, capacitated vehicle routing problem with two-dimensional loading constraints, and location routing problem with two-dimensional loading constraints. For that, it is proposed a framework that reuses part of the algorithms, which are of a common domain, such that the development of the project is systematized. The objective of the framework is allowing the resolution of different variants of problems that integrate location, routing, and packing decisions without the need to replicate algorithms. As a proposal for an algorithm, it is developed a hybrid heuristic, which involves the cooperation between the simulated annealing and the artificial algae algorithm. The simulated annealing has four neighborhood operators, local search, and three procedures to diversify the solution. The artificial algae algorithm is combined with the skyline method in order to verify the feasibility of the two-dimensional packing constraints. Once the framework and heuristics have been codified, computational experiments are performed to test its performance, as well as comparisons are made with the most recent results published in the literature. The results show that the heuristic is competitive with other methods from the literature since it could obtain 36.25% solutions equal to the best ones reported in the literature of the location routing problem, besides the average GAP being 0.57%. For the vehicle routing problem with two-dimensional loading constraints, the heuristic could obtain 43.05% solutions equal to the best known in the literature, besides the average GAP being 3.33%. The results obtained for the location routing problem with twodimensional loading constraints were satisfactory. / Este trabalho trata da resolução de problemas que envolvem decisões de localização, roteamento e empacotamento com foco nos problemas de localização e roteamento, roteamento de veículos capacitado com restrições de empacotamento bidimensional, e localização e roteamento com restrições de empacotamento bidimensional. Para tanto, propõe-se um framework capaz de reutilizar parte dos algoritmos, que são de domínio comum, para que o desenvolvimento do projeto seja sistematizado. O objetivo é que o framework possibilite a resolução de diferentes variantes do problema que integram as decisões de localização, roteamento e empacotamento sem ter que replicar algoritmos. Como proposta de algoritmo, desenvolve-se uma heurística híbrida, a qual envolve a cooperação entre dois métodos, o recozimento simulado e o algoritmo artificial de algas. O recozimento simulado possui quatro operadores de vizinhança, procedimentos de busca local e três procedimentos para diversificar a solução. O algoritmo artificial de algas é combinado com a técnica Skyline para verificar as restrições de empacotamento bidimensional. A partir da codificação do framework e da heurística, experimentos computacionais foram realizados para testar o seu desempenho e comparar os resultados com os mais recentes da literatura. Os resultados indicam que a heurística é competitiva com os demais métodos da literatura, sendo possível obter 36,25% de soluções iguais às melhores reportadas na literatura do problema de localização e roteamento, além do GAP médio ter sido de 0,57%. No problema de roteamento de veículos com restrições de empacotamento bidimensional, a heurística obteve 43,05% soluções iguais às melhores conhecidas na literatura, além do GAP médio ter sido de 3,33%. Os resultados obtidos para o problema de localização e roteamento com restrições de empacotamento bidimensional foram satisfatórios.

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