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Novos métodos híbridos para resolução de problemas de otimização combinatória

Resumo

Durante as últimas décadas muito se tem pesquisado a respeito de meta-heurísticas eficientes para resolver problemas de otimização. Sendo que, as meta-heurísticas híbridas surgem como uma boa opção para melhorar o desempenho destes métodos. Este projeto tem como ideia central o desenvolvimento e aperfeiçoamento de novas alternativas para o método híbrido Clustering Search (CS), tornando-o um método flexível, robusto e eficiente tanto em termos de qualidade de soluções quanto em tempo computacional. O projeto consiste de três vertentes para o CS. A primeira vertente será desenvolver uma variação do CS com uma nova forma de detectar regiões promissoras. Já na segunda vertente será proposto um CS para resolver problemas multiobjetivos. Na terceira vertente deverão ser exploradas formas de paralelizar o método CS. Para validar estas abordagens propõe-se resolver quatro problemas de otimização combinatória com diversas aplicações práticas. Para os testes computacionais deverão ser utilizados problemas testes disponíveis na literatura e, se possível, alguns problemas testes reais obtidos junto às empresas localizadas na região. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
CHAVES, A. A.; LORENA, L. A. N.; SENNE, E. L. F.; RESENDE, M. G. C. Hybrid method with CS and BRKGA applied to the minimization of tool switches problem. Computers & Operations Research, v. 67, p. 174-183, MAR 2016. Citações Web of Science: 11.
ARAUJO, ELISEU JUNIO; CHAVES, ANTONIO AUGUSTO; DE SALLES NETO, LUIZ LEDUINO; DE AZEVEDO, ANIBAL TAVARES. Pareto clustering search applied for 3D container ship loading plan problem. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 44, p. 50-57, FEB 2016. Citações Web of Science: 5.

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