Um algoritmo evolucionário para o problema dinâmico de localização de facilidades com capacidades modulares

Location problems aim to determine the best positions where facilities should be installed in order to meet existing demands. Due to its wide applicability, several characteristics have already been appended to the models to better represent real situations. One of them generalizes classical mode...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Silva, Allyson Fernandes da Costa
Outros Autores: Aloise, Daniel
Formato: Dissertação
Idioma:por
Publicado em: Brasil
Assuntos:
Localização dinâmica de facilidades
Capacidade modular
Metaheurística híbrida
Algoritmo genético
Variable neighborhood search
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA E DE COMPUTAÇÃO
Endereço do item:https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24220
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spelling ri-123456789-242202022-04-18T21:28:36Z Um algoritmo evolucionário para o problema dinâmico de localização de facilidades com capacidades modulares Silva, Allyson Fernandes da Costa Aloise, Daniel http://lattes.cnpq.br/4085705523195613 http://lattes.cnpq.br/5093210888872414 Fernandes, Marcelo Augusto Costa http://lattes.cnpq.br/3475337353676349 Rocha, Caroline Thennecy de Medeiros http://lattes.cnpq.br/8358112426847555 Coelho, Leandro Callegari http://lattes.cnpq.br/5085659938072564 Localização dinâmica de facilidades Capacidade modular Metaheurística híbrida Algoritmo genético Variable neighborhood search CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA E DE COMPUTAÇÃO Location problems aim to determine the best positions where facilities should be installed in order to meet existing demands. Due to its wide applicability, several characteristics have already been appended to the models to better represent real situations. One of them generalizes classical models to the case that location decisions should be taken periodically. Another allows models to deal with capacity sizing as a problem variable. The Dynamic Facility Location Problem with Modular Capacities unifies these and other characteristics present in location problems in a single and generalized model. This problem was recently formulated in literature where an exact approach was introduced and applied to instances of a case study in the context of the forestry sector. We present an alternative method to solve the same problem. The method chosen uses a Genetic Algorithm metaheuristic framework and hybridizes it with a Variable Neighborhood Descent routine with three neighborhoods adapted from others applied to location problems. Experiments attested the effectiveness of the hybrid metaheuristic developed in comparison to the use of those methods purely. Compared to the exact approach, the heuristic proved to be competent by finding solutions up to a gap of 0,02% to the global optimum in the majority of the instances tested. Problemas de localização buscam determinar as melhores posições onde devem ser instaladas facilidades de modo a atender demandas existentes. Pela vasta aplicabilidade da área, diversas características já foram importadas aos modelos para melhor representar situações práticas. Uma delas generaliza os modelos clássicos para situações em que decisões de localização devem ser tomadas periodicamente. Outra, permite que modelos tratem do dimensionamento das capacidades como uma variável do problema. O Problema Dinâmico de Localização de Facilidades com Capacidades Modulares unifica estas e outras características presentes em problemas de localização num único e generalizado modelo. Este problema foi recentemente formulado na literatura, onde uma abordagem exata foi introduzida e aplicada a instâncias derivadas de um estudo de caso no contexto da exploração de recursos florestais. Neste trabalho será apresentado um método alternativo para resolver o mesmo problema. O método escolhido utiliza a estrutura da metaheurística Algoritmo Genético e a hibridiza com uma rotina de Descida em Vizinhança Variável com três vizinhanças de busca adaptadas de vizinhanças aplicadas a outros problemas de localização. Experimentos atestaram a efetividade da metaheurística híbrida desenvolvida em comparação à aplicação dos métodos puros. Na comparação com o método exato, a heurística se mostrou competente ao chegar a soluções até 0,02% de distância do ótimo na maioria das instâncias testadas. 2017-11-08T00:21:06Z 2017-11-08T00:21:06Z 2017-06-30 masterThesis SILVA, Allyson Fernandes da Costa. Um algoritmo evolucionário para o problema dinâmico de localização de facilidades com capacidades modulares. 2017. 104f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2017. https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24220 por Acesso Aberto application/pdf Brasil UFRN PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
institution Repositório Institucional
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Silva, Allyson Fernandes da Costa
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description Location problems aim to determine the best positions where facilities should be installed in order to meet existing demands. Due to its wide applicability, several characteristics have already been appended to the models to better represent real situations. One of them generalizes classical models to the case that location decisions should be taken periodically. Another allows models to deal with capacity sizing as a problem variable. The Dynamic Facility Location Problem with Modular Capacities unifies these and other characteristics present in location problems in a single and generalized model. This problem was recently formulated in literature where an exact approach was introduced and applied to instances of a case study in the context of the forestry sector. We present an alternative method to solve the same problem. The method chosen uses a Genetic Algorithm metaheuristic framework and hybridizes it with a Variable Neighborhood Descent routine with three neighborhoods adapted from others applied to location problems. Experiments attested the effectiveness of the hybrid metaheuristic developed in comparison to the use of those methods purely. Compared to the exact approach, the heuristic proved to be competent by finding solutions up to a gap of 0,02% to the global optimum in the majority of the instances tested.
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