O Repositório será lançado oficialmente no dia 9 de abril de 2025 às 14h30min no miniauditório do Campus Nova Suiça.

Navegando por Autor "Ferreira, Alexandre Sidney"

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    Meta-heurísticas iterated local search e adaptive large neighborhood search aplicadas ao problema p-hub centro não capacitado com alocações múltiplas
    (Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2024-12-18) Ferreira, Alexandre Sidney; Sá, Elisangela Marins de; Souza, Sérgio Ricardo de; http://lattes.cnpq.br/3677015295211434; http://lattes.cnpq.br/4686246805500174; http://lattes.cnpq.br/8108518075104365; Sá, Elisangela Marins de; Gomes, Bruno Nonato; Menezes, Gustavo Campos; Souza, Sérgio Ricardo de
    O problema p-hub centro não capacitado com alocação múltipla consiste em selecionar p nós para se tornarem hubs e alocar nós não hubs a esses hubs, com o objetivo de minimizar o maior custo de atendimento das demandas, considerando os custos associados a todos os pares origem-destino. Este problema é particularmente relevante para sistemas logísticos que envolvem a distribuição de produtos perecíveis ou cargas urgentes, em que se deseja minimizar o maior tempo de entrega, redes de transporte em que se deseja minimizar o maior tempo de viagem, e, de forma semelhante, redes de telecomunicações, em que se deseja a redução da latência máxima na transmissão de dados. Por se tratar de um problema NP-Difícil, esta dissertação adota meta-heurísticas para sua resolução. Uma das abordagens utiliza a meta-heurística Iterated Local Search (ILS), escolhida por sua eficácia na resolução de problemas com características similares. A outra abordagem emprega a meta-heurística Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS), destacada por sua capacidade adaptativa na exploração de grandes vizinhanças. Experimentos computacionais foram realizados para comparar o tempo de execução e o valor da função objetivo dos algoritmos implementados em relação ao solver CPLEX e aos melhores resultados da literatura. Os resultados demonstram que os algoritmos foram capazes de encontrar boas soluções dentro de um tempo computacional adequado.