Novas formulações de fluxo para problemas de otimização combinatória

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Silva, Tiago Tiburcio da
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de São Paulo
• Palavras-chave em Português: Otimização combinatória; Modelos matemáticos; Problema do caixeiro viajante
• Link de acesso: https://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/trabalhoConclusao/viewTrabalhoConclusao.jsf?popup=true&id_trabalho=8972810; https://repositorio.unifesp.br/handle/11600/53235

Neste trabalho aborda-se o Problema de Minimização de Trocas de Ferramentas (PMTF) e o Problema do Caixeiro Viajante Multiproduto com Prioridades (PCVMP). O PMTF consiste em determinar um sequenciamento de tarefas, de tal modo que a quantidade de trocas de ferramentas entre as tarefas seja a menor possível. Cada tarefa requer um conjunto de ferramentas distinto, e supõe-se que cada um destes conjuntos não contenha mais ferramentas do que suporta a máquina. Já o PCVMP consiste em determinar uma rota de entrega de mercadorias considerando ao mesmo tempo, o cliente e o vendedor, ou seja, minimizando os custos totais do vendedor e maximizando as preferências dos clientes. Neste estudo tem-se como objetivo modelar, baseado em fluxo multicommodity, os problemas citados. Modelos matemáticos de otimização foram propostos assim como alguns resultados teóricos foram desenvolvidos. No caso do PMTF, o melhor modelo proposto foi comparado com os modelos existentes na literatura, mostrando um melhor desempenho tanto em quantidade de instâncias resolvidas na otimalidade, quanto no valor da relaxação linear e no tempo de execução. Mostrou-se que o valor da relaxação linear nos modelos propostos corresponde a diferença entre a quantidade de ferramentas e a capacidade da máquina. Algumas matheurísticas baseadas em busca por proximidade e um método exato enumerativo considerando eliminação de simetria foram propostos e comparados com os resultados da literatura. Já no caso do PCVMP, o modelo proposto se mostrou eficiente em resolver instâncias de pequeno e médio porte. Duas metaheurísticas, BRKGA e BRKGA adaptativo, ambas com busca local, também foram propostas para o PCVMP, apresentando bons resultados.