Metaheurística GRASP para a otimização de percursos de fiscalização de estacionamento

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gonçalves, Inês Heitor de Matos Correia
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.5/21056
Resumo: Mestrado em Métodos Quantitativos para a Decisão Económica e Empresarial
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spelling Metaheurística GRASP para a otimização de percursos de fiscalização de estacionamentoOtimizaçãoMetaheurísticaRotasCriticidadeProblema de Percursos de Fiscalização de EstacionamentoOptimizationMetaheuristicRoutesCriticalityParking Enforcement Routes ProblemMestrado em Métodos Quantitativos para a Decisão Económica e EmpresarialA fiscalização de estacionamento em Lisboa encontra-se a cargo da Empresa Municipal de Mobilidade e Estacionamento de Lisboa, E.M. S.A. (EMEL), por Agentes de Fiscalização de Estacionamento (AFE). Esta é fundamental na ordenação do estacionamento e no bem-estar de residentes e visitantes, pelo que deve ser eficaz e eficiente. O presente estudo tem como objetivo a otimização de percursos de fiscalização da EMEL. Foi desenvolvida uma metaheurística, Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP), constituída por duas fases em cada iteração: 1) a construtiva onde se obtém uma solução admissível inicial, baseada numa heurística construtiva greedy aleatorizada; 2) a melhorativa em que se procura melhorar a solução obtida através de pesquisa local numa vizinhança. Esta é baseada em duas heurísticas melhorativas, HM1 e HM2. Foram analisados percursos de dois AFE em dois turnos, cuja determinação foi efetuada sob o princípio da maximização da criticidade total, definida como a medida que espelha a necessidade de fiscalização de cada rua em cada hora. A metaheurística foi desenvolvida em Visual Basic for Applications. Na experiência computacional realizada, na primeira fase da GRASP, testaram-se valores diferentes do parâmetro da heurística construtiva e, para cada solução admissível, foram obtidos resultados para criticidade total, tempo de execução computacional e tempo de fiscalização. Aplicada HM1 às soluções admissíveis iniciais não existiu melhoria da criticidade total. HM2 permitiu melhorar a criticidade total em mais de 90% das soluções admissíveis iniciais. Assim, recomenda-se a determinação de percursos de fiscalização através da metaheurística GRASP, com recurso a HM2 na fase melhorativa.Lisbon's parking enforcement is operated by Empresa Municipal de Mobilidade e Estacionamento de Lisboa, E.M. S.A. (EMEL), through parking enforcement agents (PEA). Enforcement plays a central role in parking ordination and thus in residents and city visitors' well-being. It is thus essential to have an efficient and effective enforcement. Therefore, this study objective was to optimize EMEL enforcement routes. A Metaheuristic Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) was developed with two phases in each iteration: 1) construction phase based on a greedy randomised constructive heuristic yielding an initial feasible solution; 2) improvement phase, whereby an improvement in the initial solution is attempted, through a local search in the neighbourhood. The second phase is based on two improvement heuristics, HM1 and HM2. Routes of two PEA with two shifts each were analysed. Routes were determined according to the maximization of the total criticality, defined as the measure that reflects the need of enforcement in each street at each hour. Metaheuristic was implemented in Visual Basic for Applications. In the computational experience conducted, in GRASP first phase, a range of values of the constructive heuristic parameter were considered and, for each feasible solution, total criticality, computational execution time and enforcement time results were obtained. No improvement of total criticality was observed following application of HM1 to the initial feasible solutions. HM2 improved more than 90% of the initial feasible solution's total criticality. Thus, the determination of enforcement routes through GRASP metaheuristic is recommended, following application of HM2 heuristic in the improvement phase.Instituto Superior de Economia e GestãoMoz, Maria MargaridaMourão, Maria CândidaRepositório da Universidade de LisboaGonçalves, Inês Heitor de Matos Correia2021-02-16T15:20:58Z2020-112020-11-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.5/21056porGonçalves, Inês Heitor de Matos Correia (2020). "Metaheurística GRASP para a otimização de percursos de fiscalização de estacionamento". Dissertação de Mestrado. Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-03-06T14:50:28Zoai:www.repository.utl.pt:10400.5/21056Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T17:05:42.636153Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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