Novos limitantes lagrangeanos para o problema probabilístico de localização-alocação de máxima cobertura utilizando grafos de cobertura
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Data de Publicação: | 2009 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
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Título da fonte: | Gestão & Produção |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2009000200009 |
Resumo: | O Problema Probabilístico de Localização-Alocação de Máxima Cobertura (PPLAMC) consiste em localizar facilidades, maximizando a população atendida e fornecendo um bom nível de serviço para toda a população, ou seja, deve-se garantir que um usuário, ao chegar a um centro, não espere mais que um tempo máximo permitido ou não encontre uma fila de atendimento com um número de usuário maior que um valor máximo. Estes dois parâmetros dependem da taxa de chegada dos usuários e do atendimento, ambos probabilísticos. Devido às dificuldades intrínsecas do problema, neste artigo são discutidos limitantes lagrangeanos para o PPLAMC obtidos com a relaxação lagrangeana com clusters (LagClus). Na sua proposição inicial, a LagClus utilizou um grafo de conflitos, porém neste artigo esta relaxação foi aplicada em um grafo especial denominado grafo de cobertura. |
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Novos limitantes lagrangeanos para o problema probabilístico de localização-alocação de máxima cobertura utilizando grafos de coberturaRelaxação lagrangeanaRelaxação lagrangeana com clustersProblemas de localizaçãoMáxima coberturaO Problema Probabilístico de Localização-Alocação de Máxima Cobertura (PPLAMC) consiste em localizar facilidades, maximizando a população atendida e fornecendo um bom nível de serviço para toda a população, ou seja, deve-se garantir que um usuário, ao chegar a um centro, não espere mais que um tempo máximo permitido ou não encontre uma fila de atendimento com um número de usuário maior que um valor máximo. Estes dois parâmetros dependem da taxa de chegada dos usuários e do atendimento, ambos probabilísticos. Devido às dificuldades intrínsecas do problema, neste artigo são discutidos limitantes lagrangeanos para o PPLAMC obtidos com a relaxação lagrangeana com clusters (LagClus). Na sua proposição inicial, a LagClus utilizou um grafo de conflitos, porém neste artigo esta relaxação foi aplicada em um grafo especial denominado grafo de cobertura.Universidade Federal de São Carlos2009-06-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2009000200009Gestão & Produção v.16 n.2 2009reponame:Gestão & Produçãoinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCAR10.1590/S0104-530X2009000200009info:eu-repo/semantics/openAccessCorrêa,Francisco de AssisLorena,Luiz Antonio NogueiraRibeiro,Glaydston Mattospor2009-08-03T00:00:00Zoai:scielo:S0104-530X2009000200009Revistahttps://www.gestaoeproducao.com/PUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phpgp@dep.ufscar.br||revistagestaoemanalise@unichristus.edu.br1806-96490104-530Xopendoar:2009-08-03T00:00Gestão & Produção - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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O Problema Probabilístico de Localização-Alocação de Máxima Cobertura (PPLAMC) consiste em localizar facilidades, maximizando a população atendida e fornecendo um bom nível de serviço para toda a população, ou seja, deve-se garantir que um usuário, ao chegar a um centro, não espere mais que um tempo máximo permitido ou não encontre uma fila de atendimento com um número de usuário maior que um valor máximo. Estes dois parâmetros dependem da taxa de chegada dos usuários e do atendimento, ambos probabilísticos. Devido às dificuldades intrínsecas do problema, neste artigo são discutidos limitantes lagrangeanos para o PPLAMC obtidos com a relaxação lagrangeana com clusters (LagClus). Na sua proposição inicial, a LagClus utilizou um grafo de conflitos, porém neste artigo esta relaxação foi aplicada em um grafo especial denominado grafo de cobertura. |
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