Algoritmos heuristicos para o prize collecting traveling salesman problem

Autor: Ribeiro, Wesley Elias
Přispěvatelé: Souza, Pedro Sergio de, 1963, Souza, Cid Carvalho de, 1963, Amaral, José Nelson, Dahab, Ricardo, Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Computação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron:UNICAMP
DOI: 10.47749/t/unicamp.1997.123080
Popis: Orientadores: Pedro Sergio de Souza, Cid Carvalho de Souza Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação Resumo: Esta dissertação trata do Problema do Caixeiro Viajante Coletor de Prêmios (Prize Collecting Traveling Salesman Problem-PCTSP). Este problema é uma generalização do bastante conhecido Problema do Caixeiro Viajante (Traveling Salesman Problem - TSP), em que o caixeiro viajante não precisa visitar, necessariamente, todas as cidades, mas um número suficiente delas para a obtenção de um prêmio mínimo. Além disso, sua função objetivo é dada pela minimização do comprimento da rota adicionada às penalidades pagas por cidades não visitadas. A formulação do PCTSP foi feita com base em uma aplicação prática do problema, o escalonamento de equipamentos em uma indústria siderúrgica. O presente trabalho apresenta um estudo de algoritmos heurísticos disponíveis na literatura do problema. São, então, apresentadas novas heurísticas de construção e melhoria de soluções desenvolvidas para o PCTSP, e é efetuada uma comparação com o algoritmo de melhor garantia de desempenho encontrado na literatura. Este trabalho também compreende o desenvolvimento de um Time Assíncrono para o PCTSP. Times Assíncronos compreendem uma abordagem meta-heurística já aplicada com sucesso a diversos outros problemas de Otimização Combinatória. Seu princípio básico é a combinação sinérgica de diversos algoritmos (agentes), comunicando-se através de memórias compartilhadas. O Time Assíncrono foi implementado de forma distribuída, utilizando-se o pacote PVM (Parallel Virtual Machine), baseado em troca de mensagens. Para os testes foram geradas aleatoriamente diversas instâncias de tamanhos variados, e, para efeito de comparação, foram obtidos limites inferiores para estas instâncias utilizando-se o pacote de programação linear/inteira Cplex, aplicado a relaxações do problema desenvolvidas Abstract: This dissertation deals with the Prize Collecting Traveling Salesman Problem (PCTSP). This problem is a generalization of the well-known Traveling Salesman Problem (TSP), where the salesman does not need to visit all the cities, but has to visit enough cities in order to obtain a minimum prize. Besides that, the objective function is given by the minimization of the tour lenght plus the penalties paid for unvisited cities. The formulation of the PCTSP was made based on a pratical application of the problem, the scheduling of production units in a steel plant. The present work presents a study of the heuristic algorithms available in the literature about the problem. It then shows new construction and improvement heuristics developed for the PCTSP, and presents a comparison between those new heuristics and the best performance guarantee algorithm found in the literature. This work also presents a Asynchronous Team developed for the PCTSP. Asynchronous Teams are a meta-heuristic approach already succesfully applied to many other Combinatorial Optimization problems. Its basic principle is the sinergic combination of many algorithms (agents), communicating through shared memories. The Asynchronous Team was implemented using distributed processing, by using the message-passing based PVM (Parallel Virtual Machine) package. Many instances of different sizes were randomically generated, and, for comparison, lower bounds for these instances were calculated using the Cplex linear /integer programming package, applied to relaxations of the problem Mestrado Mestre em Ciência da Computação
Databáze: OpenAIRE