ARARUNA, A. R. Caminho mínimo com restrição probabilística de atraso máximo. 2013. 88f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Departamento de Computação, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2013. / Submitted by Aline Mendes (alinemendes.ufc@gmail.com) on 2015-09-18T13:05:49Z No. of bitstreams: 1 2013_dis_arararuna.pdf: 2056638 bytes, checksum: f70ff44a38a60bdeaddc2fbf6e8fd0cf (MD5) / Approved for entry into archive by Aline Mendes(alinemendes.ufc@gmail.com) on 2015-09-18T13:06:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_dis_arararuna.pdf: 2056638 bytes, checksum: f70ff44a38a60bdeaddc2fbf6e8fd0cf (MD5) / Made available in DSpace on 2015-09-18T13:06:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_dis_arararuna.pdf: 2056638 bytes, checksum: f70ff44a38a60bdeaddc2fbf6e8fd0cf (MD5) Previous issue date: 2013 / In the Probabilistic Delay Constrained Shortest Path problem we aim to consider the time factor in the design of cargo routing paths in road networks at minimum cost, considering the increasing uncertainty in travel times of these routes in real networks, and keeping in mind strategies of quality of service, in order to obtain a compromise between the travel costs and the compliance of the arrival time at the destination. We conducted a study of related problems in the literature of transport networks optimization, in order to better understand the problem to be addressed, about which we are not aware of existing works. We developed a scheme for enumerating partitions of the solution space of this problem, which uses an L decomposition to select these partitions wisely, and is aided by solutions to relaxations of the problem to obtain bounds for the optimal cost. In addition, we developed some branching and pruning strategies for a Branch-and-Bound scheme, with a pre-processing phase, in order to try and solve the problem directly. The computational results show that we are competitive with the commercial tool used for comparison in the smaller instances. For the remaining instances, this tool is more efficient in the time required for solving the problem. / No problema do Caminho Mínimo com Restrição Probabilística de Atraso Máximo visamos considerar o fator tempo no projeto de rotas de transporte de cargas em malhas viárias a custo mínimo, atentando à crescente incerteza nos tempos de percurso dessas rotas em malhas reais, e observá-lo tendo em mente estratégias de qualidade de serviço, de forma a obtermos um compromisso entre o custo de percurso e a conformidade ao prazo de chegada ao destino. Realizamos um estudo de problemas relacionados na literatura da área de otimização em redes de transporte, de forma a tentarmos conhecer melhor o problema a ser estudado, sobre o qual não tomamos conhecimento de trabalhos existentes. Desenvolvemos um esquema para enumeração de partições do espaço de soluções do problema, que utiliza uma decomposição em L para selecionar partições de forma inteligente, e que é auxiliado por soluções de relaxações do problema de forma a obter cotas para o custo ótimo. Além disso, desenvolvemos algumas estratégias de ramificação e de poda para um esquema de Branch-and-Bound, com uma fase de pré-processamento, de forma a tentar resolver o problema diretamente. Os resultados computacionais obtidos demonstram que somos competitivos com a ferramenta comercial utilizada para comparação em instâncias de menor porte para o problema. Para as demais instâncias, essa ferramenta se mostrou mais eficiente quanto ao tempo necessário para a resolução.

ARARUMA Arthur Rodrigues. Caminho mínimo com restrição probabilística de atraso máximo. 2013. 89 f. Dissertação (Mestrado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2013. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-07-08T19:26:26Z No. of bitstreams: 1 2013_dis_arararuna.pdf: 2167566 bytes, checksum: cd1f84fd0b24a51bd2b955d8e18a7ea1 (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-07-13T13:35:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_dis_arararuna.pdf: 2167566 bytes, checksum: cd1f84fd0b24a51bd2b955d8e18a7ea1 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-13T13:35:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_dis_arararuna.pdf: 2167566 bytes, checksum: cd1f84fd0b24a51bd2b955d8e18a7ea1 (MD5) Previous issue date: 2013 / In the Probabilistic Delay Constrained Shortest Path problem we aim to consider the time factor in the design of cargo routing paths in road networks at minimum cost, considering the increasing uncertainty in travel times of these routes in real networks, and keeping in mind strategies of quality of service, in order to obtain a compromise between the travel costs and the compliance of the arrival time at the destination. We conducted a study of related problems in the literature of transport networks optimization, in order to better understand the problem to be addressed, about which we are not aware of existing works. We developed a scheme for enumerating partitions of the solution space of this problem, which uses an L decomposition to select these partitions wisely, and is aided by solutions to relaxations of the problem to obtain bounds for the optimal cost. In addition, we developed some branching and pruning strategies for a Branch-and-Bound scheme, with a pre-processing phase, in order to try and solve the problem directly. The computational results show that we are competitive with the commercial tool used for comparison in the smaller instances. For the remaining instances, this tool is more efficient in the time required for solving the problem. / No problema do Caminho Mínimo com Restrição Probabilística de Atraso Máximo visamos considerar o fator tempo no projeto de rotas de transporte de cargas em malhas viárias a custo mínimo, atentando à crescente incerteza nos tempos de percurso dessas rotas em malhas reais, e observá-lo tendo em mente estratégias de qualidade de serviço, de forma a obtermos um compromisso entre o custo de percurso e a conformidade ao prazo de chegada ao destino. Realizamos um estudo de problemas relacionados na literatura da área de otimização em redes de transporte, de forma a tentarmos conhecer melhor o problema a ser estudado, sobre o qual não tomamos conhecimento de trabalhos existentes. Desenvolvemos um esquema para enumeração de partições do espaço de soluções do problema, que utiliza uma decomposição em L para selecionar partições de forma inteligente, e que é auxiliado por soluções de relaxações do problema de forma a obter cotas para o custo ótimo. Além disso, desenvolvemos algumas estratégias de ramificação e de poda para um esquema de Branch-and-Bound, com uma fase de pré-processamento, de forma a tentar resolver o problema diretamente. Os resultados computacionais obtidos demonstram que somos competitivos com a ferramenta comercial utilizada para comparação em instâncias de menor porte para o problema. Para as demais instâncias, essa ferramenta se mostrou mais eficiente quanto ao tempo necessário para a resolução.

ARARUNA, Arthur Rodrigues. Caminho mínimo com restrição probabilística de atraso máximo. 2013. 88 f. : Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Ceará, Centro de Ciências, Departamento de Computação, Fortaleza-CE, 2013. / Submitted by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-06-01T19:53:59Z No. of bitstreams: 1 2013_dis_arararuna.pdf: 2167566 bytes, checksum: cd1f84fd0b24a51bd2b955d8e18a7ea1 (MD5) / Approved for entry into archive by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-06-01T19:54:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_dis_arararuna.pdf: 2167566 bytes, checksum: cd1f84fd0b24a51bd2b955d8e18a7ea1 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-01T19:54:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_dis_arararuna.pdf: 2167566 bytes, checksum: cd1f84fd0b24a51bd2b955d8e18a7ea1 (MD5) Previous issue date: 2013 / In the Probabilistic Delay Constrained Shortest Path problem we aim to consider the time factor in the design of cargo routing paths in road networks at minimum cost, considering the increasing uncertainty in travel times of these routes in real networks, and keeping in mind strategies of quality of service, in order to obtain a compromise between the travel costs and the compliance of the arrival time at the destination. We conducted a study of related problems in the literature of transport networks optimization, in order to better understand the problem to be addressed, about which we are not aware of existing works. We developed a scheme for enumerating partitions of the solution space of this problem, which uses an L decomposition to select these partitions wisely, and is aided by solutions to relaxations of the problem to obtain bounds for the optimal cost. In addition, we developed some branching and pruning strategies for a Branch-and-Bound scheme, with a pre-processing phase, in order to try and solve the problem directly. The computational results show that we are competitive with the commercial tool used for comparison in the smaller instances. For the remaining instances, this tool is more efficient in the time required for solving the problem. / No problema do Caminho Mínimo com Restrição Probabilística de Atraso Máximo visamos considerar o fator tempo no projeto de rotas de transporte de cargas em malhas viárias a custo mínimo, atentando à crescente incerteza nos tempos de percurso dessas rotas em malhas reais, e observá-lo tendo em mente estratégias de qualidade de serviço, de forma a obtermos um compromisso entre o custo de percurso e a conformidade ao prazo de chegada ao destino. Realizamos um estudo de problemas relacionados na literatura da área de otimização em redes de transporte, de forma a tentarmos conhecer melhor o problema a ser estudado, sobre o qual não tomamos conhecimento de trabalhos existentes. Desenvolvemos um esquema para enumeração de partições do espaço de soluções do problema, que utiliza uma decomposição em L para selecionar partições de forma inteligente, e que é auxiliado por soluções de relaxações do problema de forma a obter cotas para o custo ótimo. Além disso, desenvolvemos algumas estratégias de ramificação e de poda para um esquema de Branch-and-Bound, com uma fase de pré-processamento, de forma a tentar resolver o problema diretamente. Os resultados computacionais obtidos demonstram que somos competitivos com a ferramenta comercial utilizada para comparação em instâncias de menor porte para o problema. Para as demais instâncias, essa ferramenta se mostrou mais eficiente quanto ao tempo necessário para a resolução.