Um framework inspirado no comportamento coletivo de abelhas para a solução de problemas de roteamento de veículos
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie |
Texto Completo: | http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24441 |
Resumo: | Combinatorial optimization problems are widely studied in the literature. On the one hand, their challenging characteristics, such as the constraints and number of potential solutions, inspire their use to test new solution techniques. On the other hand, the practical application of these problems provides support on daily tasks of people and companies. Vehicle routing problems constitute a well-known class of combinatorial optimization problems, from which the Traveling Salesman Problem (TSP) is one of the most elementary problems. Despite its simplicity, the difficulty in finding its exact solution and its direct application in practical problems in multiple areas make it one of the most studied problems in the literature. Algorithms inspired by biological phenomena are being successfully applied to optimization problems, mainly combinatorial optimization problems. Those inspired by the collective behavior of insects produce good results for solving such problems. This work proposes the VRoptBees, a framework inspired by honeybee behavior to tackle vehicle routing problems. Together with the framework, two examples of implementation are described, one to solve the TSP and the other to solve the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). Tests were conducted with benchmark instances from the literature, on which the implementation for the TSP presented the third best results in a comparison with other bee-inspired algorithms. |
id |
UPM_341317634649ac5e28f2e66f8596e1e8 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:dspace.mackenzie.br:10899/24441 |
network_acronym_str |
UPM |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie |
repository_id_str |
10277 |
spelling |
2017-03-22T15:10:55Z2020-05-28T18:08:49Z2020-05-28T18:08:49Z2016-08-10MASUTTI, Thiago Augusto Soares. Um framework inspirado no comportamento coletivo de abelhas para a solução de problemas de roteamento de veículos. 2016. 119 f. Dissertação (Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo .http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24441Combinatorial optimization problems are widely studied in the literature. On the one hand, their challenging characteristics, such as the constraints and number of potential solutions, inspire their use to test new solution techniques. On the other hand, the practical application of these problems provides support on daily tasks of people and companies. Vehicle routing problems constitute a well-known class of combinatorial optimization problems, from which the Traveling Salesman Problem (TSP) is one of the most elementary problems. Despite its simplicity, the difficulty in finding its exact solution and its direct application in practical problems in multiple areas make it one of the most studied problems in the literature. Algorithms inspired by biological phenomena are being successfully applied to optimization problems, mainly combinatorial optimization problems. Those inspired by the collective behavior of insects produce good results for solving such problems. This work proposes the VRoptBees, a framework inspired by honeybee behavior to tackle vehicle routing problems. Together with the framework, two examples of implementation are described, one to solve the TSP and the other to solve the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). Tests were conducted with benchmark instances from the literature, on which the implementation for the TSP presented the third best results in a comparison with other bee-inspired algorithms.Problemas de otimização combinatória são largamente estudados na literatura. De um lado, suas características desafiadoras, como o número de restrições e possíveis soluções, inspiram seu uso para testar novas técnicas de solução. Por outro lado, a aplicação prática desses problemas auxilia no dia a dia de pessoas e empresas. Os problemas de roteamento de veículos constituem uma classe muito conhecida da otimização combinatória, tendo o Problema de Caixeiro Viajante (PCV) como um dos mais elementares. Apesar de sua simplicidade, a dificuldade em encontrar uma solução exata e sua direta aplicação prática em diversas áreas o faz um dos problemas mais estudados na literatura. Algoritmos inspirados em fenômenos naturais têm sido utilizados com sucesso em problemas de otimização, principalmente de natureza combinatória. Aqueles inspirados no comportamento coletivo de insetos apresentam bons resultados para esses problemas. Nesse trabalho é proposto um framework inspirado no comportamento de abelhas para a solução de problemas de roteamento de veículos, chamado de VRoptBees. Junto ao framework, dois exemplos de implementações são propostos, um para a solução do PCV e outro para o Problema de Roteamento de Veículos Capacitados (PRVC). Testes foram feitos com instâncias de benchmark comumente utilizadas na literatura, com a implementação ao PCV apresentando o terceiro melhor resultado entre os algoritmos inspirados em abelhas.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundo Mackenzie de Pesquisaapplication/pdfporUniversidade Presbiteriana MackenzieEngenharia ElétricaUPMBrasilEscola de Engenharia Mackenzie (EE)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessroteamento de veículosinteligência de enxame (abelha)colônia de abelhasCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAUm framework inspirado no comportamento coletivo de abelhas para a solução de problemas de roteamento de veículosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisSilva, Leandro Nunes de Castrohttp://lattes.cnpq.br/2741458816539568Vallim Filho, Arnaldo Rabello de Aguiarhttp://lattes.cnpq.br/2511892257148568Coelho, Guilherme Palermohttp://lattes.cnpq.br/0597865875425201http://lattes.cnpq.br/4062885462356326Masutti, Thiago Augusto Soareshttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/13444/THIAGO%20AUGUSTO%20SOARES%20MASUTTI.pdf.jpghttp://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/3123/5/THIAGO%20AUGUSTO%20SOARES%20MASUTTI.pdfvehicle routingswarm intelligence (bee)bee-inspired algorithmreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzieinstname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)instacron:MACKENZIE10899/244412020-05-28 15:08:49.049Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede.mackenzie.br/jspui/PRI |
dc.title.por.fl_str_mv |
Um framework inspirado no comportamento coletivo de abelhas para a solução de problemas de roteamento de veículos |
title |
Um framework inspirado no comportamento coletivo de abelhas para a solução de problemas de roteamento de veículos |
spellingShingle |
Um framework inspirado no comportamento coletivo de abelhas para a solução de problemas de roteamento de veículos Masutti, Thiago Augusto Soares roteamento de veículos inteligência de enxame (abelha) colônia de abelhas CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
title_short |
Um framework inspirado no comportamento coletivo de abelhas para a solução de problemas de roteamento de veículos |
title_full |
Um framework inspirado no comportamento coletivo de abelhas para a solução de problemas de roteamento de veículos |
title_fullStr |
Um framework inspirado no comportamento coletivo de abelhas para a solução de problemas de roteamento de veículos |
title_full_unstemmed |
Um framework inspirado no comportamento coletivo de abelhas para a solução de problemas de roteamento de veículos |
title_sort |
Um framework inspirado no comportamento coletivo de abelhas para a solução de problemas de roteamento de veículos |
author |
Masutti, Thiago Augusto Soares |
author_facet |
Masutti, Thiago Augusto Soares |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Silva, Leandro Nunes de Castro |
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/2741458816539568 |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
Vallim Filho, Arnaldo Rabello de Aguiar |
dc.contributor.referee1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/2511892257148568 |
dc.contributor.referee2.fl_str_mv |
Coelho, Guilherme Palermo |
dc.contributor.referee2Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/0597865875425201 |
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/4062885462356326 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Masutti, Thiago Augusto Soares |
contributor_str_mv |
Silva, Leandro Nunes de Castro Vallim Filho, Arnaldo Rabello de Aguiar Coelho, Guilherme Palermo |
dc.subject.por.fl_str_mv |
roteamento de veículos inteligência de enxame (abelha) colônia de abelhas |
topic |
roteamento de veículos inteligência de enxame (abelha) colônia de abelhas CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
description |
Combinatorial optimization problems are widely studied in the literature. On the one hand, their challenging characteristics, such as the constraints and number of potential solutions, inspire their use to test new solution techniques. On the other hand, the practical application of these problems provides support on daily tasks of people and companies. Vehicle routing problems constitute a well-known class of combinatorial optimization problems, from which the Traveling Salesman Problem (TSP) is one of the most elementary problems. Despite its simplicity, the difficulty in finding its exact solution and its direct application in practical problems in multiple areas make it one of the most studied problems in the literature. Algorithms inspired by biological phenomena are being successfully applied to optimization problems, mainly combinatorial optimization problems. Those inspired by the collective behavior of insects produce good results for solving such problems. This work proposes the VRoptBees, a framework inspired by honeybee behavior to tackle vehicle routing problems. Together with the framework, two examples of implementation are described, one to solve the TSP and the other to solve the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). Tests were conducted with benchmark instances from the literature, on which the implementation for the TSP presented the third best results in a comparison with other bee-inspired algorithms. |
publishDate |
2016 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2016-08-10 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2017-03-22T15:10:55Z 2020-05-28T18:08:49Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2020-05-28T18:08:49Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.citation.fl_str_mv |
MASUTTI, Thiago Augusto Soares. Um framework inspirado no comportamento coletivo de abelhas para a solução de problemas de roteamento de veículos. 2016. 119 f. Dissertação (Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo . |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24441 |
identifier_str_mv |
MASUTTI, Thiago Augusto Soares. Um framework inspirado no comportamento coletivo de abelhas para a solução de problemas de roteamento de veículos. 2016. 119 f. Dissertação (Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo . |
url |
http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24441 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Presbiteriana Mackenzie |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Engenharia Elétrica |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UPM |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
dc.publisher.department.fl_str_mv |
Escola de Engenharia Mackenzie (EE) |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Presbiteriana Mackenzie |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie instname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE) instacron:MACKENZIE |
instname_str |
Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE) |
instacron_str |
MACKENZIE |
institution |
MACKENZIE |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie |
repository.name.fl_str_mv |
|
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1757177248873447424 |