Return to search

Problema de reagrupamento capacitado / Redistricting capacitated problem

Orientador: Paulo Morelato França / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-14T08:51:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Assis_LauraSilvade_M.pdf: 1632808 bytes, checksum: dfd28dc2bbd2bb5fe453a2fb1c2b7b6e (MD5)
Previous issue date: 2009 / Resumo: O objetivo desta dissertação é desenvolver uma metodologia eficiente para solucionar o problema de agrupamento capacitado multicritério (PACM), no qual objetos com pesos associados são dados, os quais devem ser particionados em agrupamentos com capacidade limitada. Neste trabalho, o PACM está ambientado em um problema de reagrupamento de lotes urbanos, nos quais devem ser realizadas as leituras dos medidores de energia elétrica por concessionárias de distribuição de energia. A operação de leitura dos medidores é realizada sobre lotes geograficamente definidos e é desempenhada sobre rotas percorridas uma vez por mês pelos leituristas. A motivação deste trabalho é atribuída ao fato de que, com o passar do tempo, o tamanho e o formato dos lotes vão ficando obsoletos, devido a modificações introduzidas na conformação atual, desarranjando o equilíbrio entre os lotes e desatualizando as rotas. Por esse motivo é importante realizar um reagrupamento dos lotes buscando a diminuição dos custos operacionais de leitura, assim como a minimização dos custos e transtornos causados pelas modificações. O método proposto para resolver o problema abordado nesta dissertação é um algoritmo baseado na metaheurística GRASP (Greedy randomized adaptive search procedure). A eficiência do método proposto é testada sobre uma série de instâncias geradas e sobre uma rede real. Os experimentos computacionais demonstram a eficiência do método. / Abstract: The aim of this dissertation is to develop an eficient methodology to solve the multicriteria redistricting capacitated problem (PACM), in which objects with associated weights are given, which must be partitioned into groups with limited capacity. In this work, the PACM is inserted in to a reassignment problem of urban clusters of clients, in which the readings of the eletric energy measurement must be performed by the company of energy distribution. The reading operation is performed over lots geographically defined is performed once a month by the readers. The motivation of this work is due to the fact that the size and shape of the lots become obsolete after some time, due to modifications introduced in the current conformation, desarranging the balance between the lots and outdating the routes. For this reason it is important to achieve a reassignment of the lots trying to decrease the operational costs of reading, as well as minimizing the costs and inconvenience caused by the changes. The proposed method to solve the problem addressed in this dissertation is a algorithm based on GRASP (Greedy randomized adaptive search procedure) metaheuristic. The efectiveness of the proposed method is tested on a large number of generated instances and on a real network. Computational experiments demonstrate the efectiveness of the proposed approach. / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/259714
Date14 August 2018
CreatorsAssis, Laura Silva de, 1983-
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, França, Paulo Morelato, 1949-, Milioni, Armando Zeferino, Lyra Filho, Christiano
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format91 f. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0024 seconds