Algoritmos non delayed relax-and-cut para o problema do caixeiro viajante assimétrico

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Azevedo Junior, Hildebrando Barros de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Brasil
Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Computação
UFRJ
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11422/14058
Resumo: The Traveling Salesman Problem (PCV) is one of the most studied problems in the literature, having applications in different areas such as logistics, robotics and transportation of materials and people. In this Work, we propose a Non Delayed-Relax-and-Cut (NDRC) algorithm for the Asymmetric Traveling Salesman Problem (PCVA), where unlike traditional Lagranian Relaxation algorithms, the exponential dualization of many inequalities is possible. As additional contributions, two heuristics are proposed for obtaining viable primal solutions. As well as valid inequality separation procedures for PCVA, in order to evaluate the impact caused by stronger Lagrangean limiters.