Uma heurística para um problema de localização de hubs com capacidades

• Autor(a) principal: Cruz, Sara Patrícia Farinha
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/160880
• topic: Hubs; localização de hubs com capacidades; programação linear inteira mista; heurística; algoritmo genético com chaves aleatórias enviesado; Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::Matemáticas

Num problema de localização de hubs existe um conjunto de nós, que devem efetuar trocas de fluxo entre si. Estas trocas poder-se-iam realizar através do transporte direto entre todos os nós, no entanto este tipo de solução não é eficiente porque requermuitas ligações. Uma solução mais eficiente, consiste em selecionar um subconjunto de nós, para serem hubs, tendo estes como função receber fluxo proveniente de outros nós, eventualmente processá-lo e redireciona-lo para outros hubs, ou para o seu destino final. A utilização deste tipo de solução permite reduzir os custos de transporte, pois envolve um menor número de ligações diretas entre pares de nós. Adicionalmente, a circulação de maiores quantidades de fluxo entre hubs permite a utilização de veículos de maior capacidade, podendo usufruir-se dos benefícios das economias de escala. Assim, num problema de localização de hubs o objetivo consiste em determinar o subconjunto de nós, onde devem ser instalados os hubs, a afetação dos restantes nós aos hubs e o modo de enviar o fluxo na rede, de modo a otimizar uma dada função objetivo. Estes problemas têm sido aplicados em várias áreas, entre as quais se destacam as áreas do transporte, das telecomunicações e da recolha e distribuição de correio. Nesta dissertação estudou-se um problema de localização de hubs com dois tipos de capacidades tendo-se adaptado a este novo problema uma formulação existente na literatura para o problema clássico de localização de hubs com capacidades. Desenvolveu-se também para o problema em estudo um algoritmo genético com chaves aleatórias enviesadas. A formulação e o algoritmo foram testados computacionalmente num conjunto de instâncias de teste. Com o algoritmo foi possível determinar soluções admissíveis para todas as instâncias, enquanto que a formulação não permitiu obter soluções para algumas instâncias de maior dimensão dentro do tempo limite estabelecido.