{"title":"Um algoritmo genético híbrido para o problema do caixeiro viajante com tempos de liberação","authors":"G. Soares, Teobaldo Bulhões, Bruno Bruck","doi":"10.5753/etc.2023.230515","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"O foco deste artigo é uma variante do problema do caixeiro-viajante clássico, no qual cada cliente está associado a um tempo de liberação indicando quando o produto solicitado estará disponível no depósito. O problema envolve o uso de um único veículo sem capacidade para atender todos os clientes fazendo múltiplas viagens. No entanto, o veículo não pode iniciar uma rota até que todos os produtos associados às demandas da rota tenham sido liberados, levando a possíveis tempos de espera antes de iniciar a próxima rota. O objetivo é minimizar o tempo de término da última rota, que se refere ao tempo que o veículo leva para retornar ao depósito após atender todas as demandas. Para resolver este problema, este artigo propõe um algoritmo genético híbrido que inclui técnicas mais avançadas para avaliar indivíduos e promover diversidade na população. Além disso, é introduzido um novo algoritmo de split com programação dinâmica, que converte a sequência de visita do cliente em um conjunto ótimo de rotas que mantém a sequência. O algoritmo conseguiu encontrar a solução ótima para todas as 154 instâncias com ótimos conhecidos e encontrou melhores limites superiores para 364 instâncias, em significativamente menos tempo quando comparado ao algoritmo de estado-da-arte.","PeriodicalId":165974,"journal":{"name":"Anais do VIII Encontro de Teoria da Computação (ETC 2023)","volume":"41 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-08-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do VIII Encontro de Teoria da Computação (ETC 2023)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/etc.2023.230515","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
O foco deste artigo é uma variante do problema do caixeiro-viajante clássico, no qual cada cliente está associado a um tempo de liberação indicando quando o produto solicitado estará disponível no depósito. O problema envolve o uso de um único veículo sem capacidade para atender todos os clientes fazendo múltiplas viagens. No entanto, o veículo não pode iniciar uma rota até que todos os produtos associados às demandas da rota tenham sido liberados, levando a possíveis tempos de espera antes de iniciar a próxima rota. O objetivo é minimizar o tempo de término da última rota, que se refere ao tempo que o veículo leva para retornar ao depósito após atender todas as demandas. Para resolver este problema, este artigo propõe um algoritmo genético híbrido que inclui técnicas mais avançadas para avaliar indivíduos e promover diversidade na população. Além disso, é introduzido um novo algoritmo de split com programação dinâmica, que converte a sequência de visita do cliente em um conjunto ótimo de rotas que mantém a sequência. O algoritmo conseguiu encontrar a solução ótima para todas as 154 instâncias com ótimos conhecidos e encontrou melhores limites superiores para 364 instâncias, em significativamente menos tempo quando comparado ao algoritmo de estado-da-arte.