Navegando por Autor "Oliveira, Sabrina Moreira de"

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    Design configuration for MMAS algorithm applied for the travelling salesman problem with dynamic demands
    (Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2022-06-24) Oliveira, Sabrina Moreira de; Souza, Sérgio Ricardo de; Wanner, Elizabeth Fialho; Bezerra, Leonardo César Teonácio; http://lattes.cnpq.br/2243256075052322; http://lattes.cnpq.br/0664132257054306; http://lattes.cnpq.br/3677015295211434; http://lattes.cnpq.br/9822253950704581; Souza, Sérgio Ricardo de; Wanner, Elizabeth Fialho; Bezerra, Leonardo César Teonácio; Marcelino, Carolina Gil; Stüzle, Thomas; Sá, Elisângela Martins de; Martins, Flávio Vinícius Cruzeiro
    Os algoritmos Ant Colony Optimization (ACO) foram inicialmente desenvolvidos para problemas de otimização estática, em que os dados do problema são conhecidos a priori e não sofrem alterações durante a execução. No entanto, sua estrutura baseada em memória mostrou-se eficaz também em Problemas de Otimização Combinatória Dinâmicos (POCD), nos quais os dados podem mudar em tempo real, sem previsibilidade. A partir de uma revisão da literatura, identificaram-se adaptações para melhorar o desempenho do ACO em POCD, incluindo o algoritmo Population-Based ACO (P-ACO), projetado especificamente para essa classe de problemas. Embora o P-ACO tenha se destacado por seu processamento rápido, faltam estudos conclusivos sobre a eficácia dos métodos ACO em cenários dinâmicos. Neste trabalho, realiza-se uma extensiva campanha experimental para avaliar as principais versões do ACO aplicáveis a POCD: o MAX-MIN Ant System (MMAS) e o P-ACO. Utilizou-se como estudo de caso uma variação dinâmica do Problema do Caixeiro-Viajante (PCVDD), amplamente adotado na literatura. As principais contribuições incluem: (i) a proposta de um setup experimental pioneiro, com configuração automática de parâmetros para POCD; (ii) a introdução da métrica de hipervolume para avaliação de desempenho em horizontes temporais variáveis; e (iii) a comparação entre MMAS e P-ACO, demonstrando que o MMAS supera o P-ACO quando combinado com busca local, enquanto o inverso ocorre sem essa técnica. Os resultados também indicam que procedimentos adaptativos têm impacto significativo apenas quando a busca local é desativada.