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Jaime Arturo RamirezRicardo Saraiva de CamargoBruno Nonato Gomes2019-08-14T21:22:38Z2019-08-14T21:22:38Z2011-09-16http://hdl.handle.net/1843/BUOS-8SRHX9O projeto de redes eixo-raio com alocação simples é foco desta dissertação. Esse é um problema muito importante na área de otimização discreta, possuindo diversas aplicações em diferentescontextos, tais como sistemas de telecomunicação e informação, redes de transporte de carga e passageiros, entre outras. Para resolução desse problema, propõe-se três abordagens evolucionárias diferentes: algoritmo genético (AG), nomeado GGA; GGA com busca local; e GGA com descida em vizinhança variável (VND). O GGA possui uma fase de construção muito eficiente, a qual provê indivíduos de alta qualidade para a população inicial, e os operadores desenvolvidos, especificamente para o problema, são capazes de melhorar as soluções durante o processo evolucionário. Tendo em vista que os indivíduos promissores da população não passavam por um procedimento de refinamento de soluções, é proposta a implementação de 4 buscas locais para o problema. Porém, cada uma das buscas locais propostas explora uma determinada solução somente em uma vizinhança específica, assim, propõe-se também uma técnica, conhecida como VND, que explora o espaço de soluções através de trocas sistemáticas de estruturas de vizinhança. Dessa forma, as diferentes buscas locais propostas podem ser exploradas em umasolução. Para avaliação de desempenho dos métodos propostos são realizados experimentos computacionais utilizando a base de dados do serviço postal australiano (AP). Inicialmente, o GGA proposto é comparado com três outros AGs considerados estado da arte na literatura. Os resultados mostram que o GGA claramente supera os outros AGs estudados, tanto em qualidade das soluções, quanto em tempo para obtenção de uma solução alvo. Posteriormente, o GGA écomparado com o GGA combinado com as buscas locais. Percebe-se que, a combinação do AG com as buscas locais propostas proporcionam melhores soluções que o GGA sozinho, e requisita menor tempo de processamento para obtenção de uma solução alvo. Os melhores resultados apresentados são proporcionados pelo GGA com o VND, o qual superou o GGA com a busca local de re-alocação em todas as métricas avaliadas, e é mais rápido para obtenção deuma solução alvo. Além disso, o GGA-VND também é mais eficiente para encontrar a solução ótima das instâncias teste.The designing of hub-and-spoke networks with single allocation is the focuss of this work. This is a very important problem in the discrete location research, and it has many applications in several contexts such as telecommunication and information systems, and cargo and passengers transportation networks, amongst others. To tackle this problem, 3 evolutionary approaches are investigated: genetic algorithm (GA), named GGA; GGA with local search; e GGA with variable neighborhood descend (VND). The GGA has a very efficient construction phase that provides high quality individuals for the initial population. In addition, the developed operators, specific for the problem, are able to improve the solutions over the evolutionary process. As the promising individuals of the population are not submitted to a solution refinement procedure, this work proposes 4 local searches to the problem. Considering that each proposed local search explores a determined solution only in one specific neighborhood, this dissertation proposesone technique, known as VND, that explores the solution space trough systematics exchanges of neighborhood structure, and enables the different local searches be exploited in one solution. For the performance evaluation of the proposed methods, computational experiments using the data set of the Australian post service (AP) are carried out. Initially, the proposed GGA is compared with three others GAs considered to be state-of-the-art in the literature. The results show that the GGA clearly outperforms the others studied GAs both in solution quality andCPU time to obtained a target solution. Then, the GGA is compared with the GGA combined with the local searches. It is noticed that the combination of the GA with the proposed local searches provide better solutions than the GGA alone, and requires less CPU time to obtaineda target solution. The best solutions presented are provided by the GGA combined with VND that outperforms the GGA with local search of re-allocation in all evaluate metrics, and it is faster to achieve a target solution. Furthermore, the GGA-VND is also more efficient to achievethe optimal solution of the test instances.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGEngenharia elétricaAlgoritmos EvolucionáriosRedes Eixo-RaioOtimização CombinatóriaUma abordagem evolucionária para o projeto de redes eixo-raio com alocação simplesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALdissertacao.pdfapplication/pdf844993https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUOS-8SRHX9/1/dissertacao.pdf57a2cdb472d4c59c6009b280e4502b12MD51TEXTdissertacao.pdf.txtdissertacao.pdf.txtExtracted texttext/plain200283https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUOS-8SRHX9/2/dissertacao.pdf.txt87f05f84899f3a235cc26b48866e8329MD521843/BUOS-8SRHX92019-11-14 15:59:19.938oai:repositorio.ufmg.br:1843/BUOS-8SRHX9Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T18:59:19Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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