Algoritmo de busca dispersa aplicado ao problema clássico de roteamento de veículos
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Data de Publicação: | 2007 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
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Título da fonte: | Pesquisa operacional (Online) |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-74382007000200006 |
Resumo: | Neste artigo apresentamos heurísticas usando o conceito da meta-heurística Busca Dispersa (BD), desenvolvidas para a solução do Problema de Roteamento de Veículos (PRV) Clássico, detalhando cada uma de suas etapas básicas quando aplicadas ao problema em questão. A Busca Dispersa é um método evolutivo que combina soluções com a finalidade de criar novas soluções de melhor qualidade; ainda que apresente similaridades com os algoritmos genéticos difere dos mesmos em princípios fundamentais. Um aspecto importante da BD é formar soluções com alta qualidade para dirigir a busca a regiões promissoras. Experimentos computacionais foram realizados em quatro conjuntos de dados disponíveis na literatura. Os resultados mostram que a BD é robusta e competitiva em termos de qualidade das soluções obtidas e tempo computacional para o PRV Clássico, para os conjuntos de dados testados. |
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Neste artigo apresentamos heurísticas usando o conceito da meta-heurística Busca Dispersa (BD), desenvolvidas para a solução do Problema de Roteamento de Veículos (PRV) Clássico, detalhando cada uma de suas etapas básicas quando aplicadas ao problema em questão. A Busca Dispersa é um método evolutivo que combina soluções com a finalidade de criar novas soluções de melhor qualidade; ainda que apresente similaridades com os algoritmos genéticos difere dos mesmos em princípios fundamentais. Um aspecto importante da BD é formar soluções com alta qualidade para dirigir a busca a regiões promissoras. Experimentos computacionais foram realizados em quatro conjuntos de dados disponíveis na literatura. Os resultados mostram que a BD é robusta e competitiva em termos de qualidade das soluções obtidas e tempo computacional para o PRV Clássico, para os conjuntos de dados testados. |
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