Formulações e heurísticas para o problema de localização de coberturas com sobreposições

• Autor(a) principal: Araujo, Eliseu Junio [UNIFESP]
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFESP
• Texto Completo: https://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/trabalhoConclusao/viewTrabalhoConclusao.jsf?popup=true&id_trabalho=10889463; https://repositorio.unifesp.br/xmlui/handle/11600/64930
• topic: Metaheurística; Otimização Combinatória; Método Híbrido; Controle De Sobreposições; Problemas De Localização De Coberturas; Metaheuristic; Combinatorial Optimization; Hybrid Methods; Coverage Location Problem

O problema de localização de coberturas e suas variações consistem em localizar estrategicamente facilidades para atender o máximo de demandas possível que requisitam serviços, obedecendo a diferentes critérios estabelecidos, como, por exemplo, o atendimento de restrições de capacidade de serviços. Percebe-se que em muitos contextos, há regiões que necessitam de prioridades diferenciadas de atendimento em decorrência de sua concentração populacional, uma vez que uma mesma região pode ter locais com diferentes densidades de moradores. Portanto, as prioridades são representadas pela quantidade e pela forma como estão organizadas as coberturas de serviços, que devem procurar oferecer um suporte adequado de acordo com a quantidade de demandas cobertas, evitando sobrecarga de serviços. Devido a essa necessidade ser recorrente e a literatura apresentar falta de abordagens abrangentes e eficientes que a atendam, este trabalho propõe o controle de sobreposições entre coberturas para localizar as facilidades de tal forma a obedecer aos mais diversos critérios de priorização. Assim, uma restrição que viabiliza esse controle é incluída em modelos clássicos de cobertura presentes na literatura. Essa restrição quantifica a proporção de sobreposições entre as coberturas e, de acordo com a escolha do usuário, as maximiza ou minimiza. O controle é integrado ao problema de máxima cobertura para priorizar regiões de acordo com suas densidades populacionais, ao problema probabilístico de alocação-localização de máxima cobertura para melhorar a qualidade de atendimento à população e ao problema de localização de coberturas para minimizar custos operacionais. Os testes computacionais foram feitos por meio da aplicação do solver CPLEX em instâncias da literatura. Nos contextos em que a solução ótima não foi encontrada com a aplicação do solver CPLEX, o método híbrido Density Clustering Search (DCS) foi escolhido para retornar boas soluções aos problemas devido aos bons resultados que têm retornado em contextos próximos ao problema de coberturas. Os resultados demonstraram que a combinação do con- trole de sobreposições aos diferentes problemas foi eficiente, ao reportar as soluções esperadas para os contextos analisados. Os resultados do DCS também atestaram eficiência do método em termos de função objetivo e tempo computacional.