Meta-heurísticas iterated local search e adaptive large neighborhood search aplicadas ao problema p-hub centro não capacitado com alocações múltiplas
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Data
2024-12-18
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Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
Resumo
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.
Descrição
Palavras-chave
Modelos matemáticos, Logística empresarial, Otimização combinatória, Transportes