Relaxação Lagrangeana Aplicada ao Problema de Cobertura por Hubs
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Data de Publicação: | 2018 |
Outros Autores: | , |
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Título da fonte: | TEMA (Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional. Online) |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2179-84512018000300547 |
Resumo: | RESUMO Este trabalho propõe novas formulações para o problema de cobertura por hubs capacitado de alocação única com custo fixo. O problema envolve a localização de nós hubs e a atribuição de nós de demandas aos hubs, de modo que o tempo de percurso entre qualquer par de nós origem-destino não exceda a janela máxima de tempo e a capacidade de processamento dos hubs. Uma relaxação Lagrangeana é proposta e através do método do subgradiente são obtidos limitantes primais e duais. Para acelerar o método subgradiente, uma heurística construtiva primal fornece boas soluções de partida. Além disso, foi realizada uma etapa de pré-processamento das instâncias para a redução do espaço de busca. Experimentos computacionais foram realizados com um conjunto de instâncias reais da “Australian Post”. Os resultados indicam que a relaxação lagrangeana proposta, quando comparada com a solução de um dos modelos de referência da literatura, foi capaz de aprimorar os limitantes primais e duais sob limites de tempo de execução e de consumo de memória. |
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Relaxação Lagrangeana Aplicada ao Problema de Cobertura por HubsProblema de localização de hubsRelaxação LagrangeanaHeurística ConstrutivaRESUMO Este trabalho propõe novas formulações para o problema de cobertura por hubs capacitado de alocação única com custo fixo. O problema envolve a localização de nós hubs e a atribuição de nós de demandas aos hubs, de modo que o tempo de percurso entre qualquer par de nós origem-destino não exceda a janela máxima de tempo e a capacidade de processamento dos hubs. Uma relaxação Lagrangeana é proposta e através do método do subgradiente são obtidos limitantes primais e duais. Para acelerar o método subgradiente, uma heurística construtiva primal fornece boas soluções de partida. Além disso, foi realizada uma etapa de pré-processamento das instâncias para a redução do espaço de busca. Experimentos computacionais foram realizados com um conjunto de instâncias reais da “Australian Post”. Os resultados indicam que a relaxação lagrangeana proposta, quando comparada com a solução de um dos modelos de referência da literatura, foi capaz de aprimorar os limitantes primais e duais sob limites de tempo de execução e de consumo de memória.Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional2018-12-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2179-84512018000300547TEMA (São Carlos) v.19 n.3 2018reponame:TEMA (Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional. Online)instname:Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacionalinstacron:SBMAC10.5540/tema.2018.019.03.0547info:eu-repo/semantics/openAccessSAMORA,C.H.USBERTI,F.L.LYRA,C.por2018-12-13T00:00:00Zoai:scielo:S2179-84512018000300547Revistahttp://www.scielo.br/temaPUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phpcastelo@icmc.usp.br2179-84511677-1966opendoar:2018-12-13T00:00TEMA (Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional. Online) - Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacionalfalse |
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