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https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/8732
Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Título: | Uma nova restrição para o problema leasing k median e algoritmos baseados em metaheurísticas e paralelismo |
Autor(es): | Arriel, Lucas Gabriel de Godoi |
Primeiro Orientador: | Ribeiro, Alexandre |
metadata.dc.contributor.referee1: | Dantas, Maria José Pereira |
Resumo: | Definir locações de facilidades é um problema comum nas etapas de planejamento, tal etapa pode gerar uma grande diferença no custo final do projeto. Um modelo de Programação Linear Inteira (PLI) foi apresentado para esse esse problema e abordado como Leasing k Median (LKM). Esta pesquisa apresenta uma nova abordagem ao LKM, de forma a refletir melhor sua proposta original. 5 diferentes metaheurísticas implementadas com paralelismo e um solver de métodos exatos foram utilizados para encontrar soluções desse problema, onde as metaheurísticas conseguiram igualar ou ultrapassar 70% dos resultados do solver, além de encontrar resultados para 10 instâncias que o solver não encontrou em um tempo estipulado. |
Abstract: | Defining facilities location is a common step on project planning, which can make a big difference in the project’s final cost. An Integer Linear Programming Model was presented for this problem and defined as Leasing k Median (LKM). This research shows a new approach to the LKM, so it reflects better the original propose. 5 different metaheuristics implemented with parallelism and a solver of exact methods were used to get solutions to this problem, where the metaheuristics were able to achieve 70% of the solver’s results and found results to 10 other instances which the solver couldn’t find within time limit. |
Palavras-chave: | Leasing k median Metaheurísticas GVNS |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Pontifícia Universidade Católica de Goiás |
Sigla da Instituição: | PUC Goiás |
metadata.dc.publisher.department: | Escola Politécnica |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/8732 |
Data do documento: | 18-Dez-2024 |
Aparece nas coleções: | TCC Ciência da Computação |
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Arquivo | Tamanho | Formato | |
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