ALGORITMO GENÉTICO BASEADO EM CHAVES ALEATÓRIAS PARA O ORIENTEERING PROBLEM WITH TIME WINDOWS
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Data de Publicação: | 2017 |
Outros Autores: | , , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia |
Texto Completo: | https://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/21730 |
Resumo: | The Trip Design Problem (TTDP) is a computational problem related to path planning among points of interests in a touristic area. It can be modeled as a well-known routing problem called Orienteering Problem with Time Windows (OPTW) in which a given positive profit and time interval are associated with each location. This paper approaches OPTW suggesting a comparison between two different methods to solve it: Biased Random Key Genetic Algorithm (BRKGA) and MultiStart. Both techniques use a local search with four steps, based on the lasts solutions proposed to this problem. Computational experiments were executed on traditional instances. The tests showed that the BRKGA method achieved larger or same results than MultiStart for all the 76 instances evaluated. Furthermore, were found 21 new best solutions for OPTW instances, in comparison with the current literature. |
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ALGORITMO GENÉTICO BASEADO EM CHAVES ALEATÓRIAS PARA O ORIENTEERING PROBLEM WITH TIME WINDOWSBRKGA. MultiStart. OPTW. TTDP.BRKGA. MultiStart. OPTW. TTDP.The Trip Design Problem (TTDP) is a computational problem related to path planning among points of interests in a touristic area. It can be modeled as a well-known routing problem called Orienteering Problem with Time Windows (OPTW) in which a given positive profit and time interval are associated with each location. This paper approaches OPTW suggesting a comparison between two different methods to solve it: Biased Random Key Genetic Algorithm (BRKGA) and MultiStart. Both techniques use a local search with four steps, based on the lasts solutions proposed to this problem. Computational experiments were executed on traditional instances. The tests showed that the BRKGA method achieved larger or same results than MultiStart for all the 76 instances evaluated. Furthermore, were found 21 new best solutions for OPTW instances, in comparison with the current literature.O Problema de Planejamento de Rotas Turísticas (TTDP) é um problema computacional que envolve o planejamento de rotas entre pontos de interesse de uma região turística. Ele pode ser modelado como um problema de roteamento bem conhecido, chamado Problema de Orientação com Janelas de Tempo (OPTW), no qual um score e um intervalo de tempo são associados a cada localidade. Este artigo aborda o OPTW ao propor uma comparação entre dois diferentes métodos para solucioná-lo: Biased Random Key Genetic Algorithm (BRKGA) e MultiStart. Ambas técnicas utilizaram a mesma busca local com quatro etapas, baseada nas últimas soluções propostas para este problema. Foram executados experimentos computacionais com as instâncias tradicionais. Os testes mostraram que o método BRKGA atingiu resultados iguais ou melhores que MultiStart em todas as 76 instâncias avaliadas. Além disso, foram encontradas 21 novas melhores soluções para OPTW, em comparação com a literatura atual.Programa de Pós-Graduação em Integridade de Materiais da Engenharia2017-01-25info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/2173010.26512/ripe.v2i10.21730Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia; Vol. 2 No. 10 (2016): COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR OPTMIZATION AND DATA MODELING (II); 90-104Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia; v. 2 n. 10 (2016): COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR OPTMIZATION AND DATA MODELING (II); 90-1042447-6102reponame:Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenhariainstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBporhttps://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/21730/20042Copyright (c) 2019 Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia - RIPEinfo:eu-repo/semantics/openAccessGonçalves, Vinícius AlmeidaReis, Daniel Morais dosMaia, Eduardo Habib BechelaneBeirigo, Breno AlvesSouza, Sérgio Ricardo deBarrientos, Anolan Yamilé Milanés2019-06-09T21:49:50Zoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/21730Revistahttps://periodicos.unb.br/index.php/ripePUBhttps://periodicos.unb.br/index.php/ripe/oaianflor@unb.br2447-61022447-6102opendoar:2019-06-09T21:49:50Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia - Universidade de Brasília (UnB)false |
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Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia; Vol. 2 No. 10 (2016): COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR OPTMIZATION AND DATA MODELING (II); 90-104 Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia; v. 2 n. 10 (2016): COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR OPTMIZATION AND DATA MODELING (II); 90-104 2447-6102 reponame:Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia instname:Universidade de Brasília (UnB) instacron:UNB |
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