Abordagens heurísticas aplicadas ao Thief Orienteering Problem

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Faêda, Leonardo Moreira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; Ciência da Computação
• Palavras-chave em Português: Algorítmos genéticos; Multiprogramação (Computadores); Programação heurística; Ciência da Computação
• Link de acesso: https://locus.ufv.br//handle/123456789/30794; https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2023.163

Este trabalho aborda o Thief Orienteering Problem, um problema multicomponente que combina dois problemas combinatórios conhecidos: o problema da mochila e o problema de orientação. Nesse problema, uma pessoa (denominada de ladrão) carrega uma mochila capacitada e possui um limite de tempo para coletar itens distribuídos em um conjunto de pontos. Os pontos de partida e chegada são fixos. O ladrão inicia sua trajetória com a mochila vazia e viaja com a velocidade inversamente proporcional ao peso da mochila. Enquanto tiver tempo, o ladrão pode passar pelos pontos coletando novos itens. O objetivo do problema é determinar qual rota e quais itens o ladrão deve coletar para maximizar o lucro da mochila. Dois métodos heurísticos baseados em metaheurísticas conhecidas são propostos para encontrar soluções boas que maximize o lucro obtido pelo ladrão em tempo hábil. O primeiro método heurístico é inspirado em algoritmos genéticos e os experimentos computacionais foram realizados com as instâncias de benchmark, a fim de comparar o desempenho do método desenvolvido com os algoritmos existentes na literatura. Os resultados mostraram que nosso método foi superior na maioria dos casos. Posteriormente uma novo método baseado na metaheurística de busca local iterada foi proposto e novos experimentos computacionais foram realizados. Os resultados mostraram que a abordagem superou os trabalhos existentes e o método inspirado em algoritmo genéticos em mais de 80% das instâncias do benchmark, com uma melhoria média de mais de 30%. Propomos também uma ampliação do problema para utilizar múltiplos ladrões. Nós descrevemos formalmente o problema apresentando uma formulação de programação não linear inteira mista e utilizamos adaptações dos métodos heurísticos propostos para gerar soluções iniciais para o problema. Os resultados mostram que, com a utilização de mais ladrões, o lucro total dos itens coletados aumentou em até 32% Palavras-chave: Metaheurísticas. Problemas Multicomponentes. Thief Orienteering Problem