Aplicação de metaheurísticas para a solução do problema de programação de horários de irrigação

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Araújo, Alexandre Fraga de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; BR; Metodologias e técnicas da Computação; Sistemas de Computação; Mestrado em Ciência da Computação; UFV
• Palavras-chave em Português: Metaheurísticas; Escala de horários; Engenharia de irrigação; GRASP; ILS; Otimização combinatória; Metaheuristics; Time scale; Irrigation engineering; Combinatorial optimization; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/2607

Neste trabalho, propõe-se a utilização de metaheurísticas para a solução do problema de programação de escalas de horários de irrigação, tendo como fatores de influência os valores de água e energia consumidos e o limite de vazão disponível para as propriedades irrigantes. A fim de validar a metodologia proposta, é feito um estudo de caso utilizando dados do Projeto Jaíba - considerado um dos maiores projetos públicos de irrigação da América Latina, localizado ao Norte do Estado de Minas Gerais. Para a solução do problema foram aplicadas as metaheurísticas Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) e Iterated Local Search (ILS). A fim de obter valores de referência para a validação das metaheurísticas propostas, foram desenvolvidos três modelos de Programação Matemática: um modelo com restrições não-lineares e dois modelos de Programação Linear (PL). O modelo de Programação Não-Linear determina a solução ótima do problema abordado, no entanto somente é possível resolver problemas de pequeno porte devido à complexidade do problema. Os modelos de PL determinam, respectivamente, limites superiores e inferiores para função objetivo do problema em baixo tempo computacional. Após os ajustes dos parâmetros necessários, observou-se que para as instâncias avaliadas, a metaheurística GRASP foi a técnica mais eficiente para a obtenção dos menores valores da função objetivo, quando comparado ao modelo de PL utilizado para determinar limites superiores.