Navegando por Autor "Souza, Sérgio Ricardo de"
Agora exibindo 1 - 5 de 5
Resultados por página
Opções de Ordenação
Item Abordagem exata e heurísticas para o problema de planejamento de ordens de manutenção de longo prazo : um estudo de caso industrial de larga escala.(2018) Aquino, Roberto Dias; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Chagas, Jonatas Batista Costa das; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Chagas, Jonatas Batista Costa das; Carvalho, Marco Antonio Moreira de; Souza, Sérgio Ricardo deEste trabalho propõe uma modelagem de programação linear inteira mista e algoritmos meta-heurísticos para um problema real de planejamento de manutenção de longo prazo para uma planta de beneficiamento de minério de ferro no Brasil. Este é um problema complexo de programação de ordens de manutenção preventiva, para o qual é necessário atribuir ordens de manutenção preventiva para as equipes de trabalho disponíveis em um horizonte de 52 semanas. Foi desenvolvido um modelo de programação inteira mista e os resultados foram utilizados como um benchmark. Como o modelo não foi capaz de resolver a instância real, foram propostos algoritmos meta-heurísticos para resolvê-la. Esses algoritmos foram baseados nos métodos Simulated Annealing, Variable Neighborhood Search, Multi-Start, Biased Random-Key Genetic Algorithm e algoritmos meméticos. Os algoritmos heurísticos desenvolvidos foram capazes de resolver a instância real, assim como melhorar a maioria dos resultados das instâncias de dimensões menores, levando a novos benchmarks.Item Algorithms for job scheduling problems with distinct time windows and general earliness/tardiness penalties.(2016) Rosa, Bruno Ferreira; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Souza, Sérgio Ricardo de; França Filho, Moacir Felizardo de; Ales, Zacharie; Michelon, Philippe Yves PaulThis paper addresses the single machine scheduling problem with distinct time windows and sequence- dependent setup times. The objective is to minimize the total weighted earliness and tardiness. The prob- lem involves determining the job execution sequence and the starting time for each job in the sequence. An implicit enumeration algorithm denoted IE and a general variable neighborhood search algorithm de- noted GVNS are proposed to determine the job scheduling. IE is an exact algorithm, whereas GVNS is a heuristic algorithm. In order to define the starting times, an O ( n 2 ) idle time insertion algorithm (ITIA) is proposed. IE and GVNS use the ITIA algorithm to determine the starting time for each job. However, the IE algorithm is only valid for instances with sequence-independent setup times, and takes advantage of theoretical results generated for this problem. Computational experiments show that the ITIA algo- rithm is more efficient than the only other equivalent algorithm found in the literature. The IE algorithm allows the optimal solutions of all instances with up to 15 jobs to be determined within a feasible com- putational time. For larger instances, GVNS produces better-quality solutions requiring less computational time compared with the other algorithm from the literature.Item Um algoritmo híbrido para resolução de problemas binários.(2015) Rezende, Josiane da Costa Vieira; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Martins, Alexandre Xavier; Souza, Sérgio Ricardo deEste trabalho apresenta um método híbrido, denominado HGVPRLB, para resolver problemas lineares binários. O método combina os procedimentos Greedy Randomized Adaptive Search Procedures -- GRASP, Variable Neighborhood Descent -- VND, propagação de restrições, e cortes Local branching. Como em todo algoritmo GRASP, o método HGVPRLB apresenta duas fases, que interagem entre si até que o tempo limite seja atingido. A primeira fase visa a construção de uma solução inicial; a segunda, por sua vez, visa ao refinamento dessa solução construída. Na fase de construção, é utilizado o resolvedor CBC e um procedimento de propagação de restrições, de forma a gerar uma solução inicial para o problema. O resolvedor CBC relaxa as variáveis binárias, isto é, atribui o valor de cada variável no intervalo real [0,1]. O procedimento propagação de restrições possui a finalidade de verificar se existe solução viável ao se fixar uma determinada variável no valor 1. Se esta solução existir, ele poderá retornar, ainda, um conjunto de possíveis fixações das demais variáveis. Na fase de refinamento são utilizados cortes Local branching controlados pelo procedimento VND até que um tempo previamente definido seja atingido. Os cortes Local Branching utilizam um resolvedor de programação linear inteira como uma ferramenta caixa-preta para explorar eficientemente subespaços das soluções do problema. O método desenvolvido foi aplicado a um conjunto de problemas binários da biblioteca MIPLIB 2010 com o intuito de verificar sua capacidade de obter soluções viáveis de qualidade variando-se o tempo de processamento. Os experimentos computacionais realizados mostraram que, quando o tempo de processamento aumenta, o método consegue aumentar tanto o número de soluções viáveis quanto a qualidade delas. Além disso, o método desenvolvido se mostrou superior a outro método da literatura, bem como a dois outros resolvedores de código aberto nesses dois indicadores de avaliação.Item A GVNS algorithm for solving the multi-depot vehicle routing problem.(2018) Bezerra, Sinaide Nunes; Souza, Sérgio Ricardo de; Souza, Marcone Jamilson FreitasThis paper presents an algorithm based on the General Variable Neighborhood Search (GVNS) metaheuristic for solving the Multi-Depot Vehicle Routing Problem (MDVRP). The MDVRP consists in designing a set of vehicle routes serving all customers, such that the maximum number of vehicle per depot and vehicle-capacity are respected, and the total cost of transportation is minimized. The proposed algorithm uses Randomized Variable Neighborhood Descent (RVND) as local search method and it is tested in classical instances of the problem. The obtained results are presented and discussed in this paper.Item A variable neighborhood search-based algorithm with adaptive local search for the vehicle routing problem with time windows and multi-depots aiming for vehicle fleet reduction.(2023) Bezerra, Sinaide Nunes; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Souza, Sérgio Ricardo deThis article addresses the Multi-Depot Vehicle Routing Problem with Time Windows with the minimization of the number of used vehicles, denominated as MDVRPTW*. This problem is a variant of the classical MDVRPTW, which only minimizes the total traveled distance. We developed an algorithm named Smart General Variable Neighborhood Search with Adaptive Local Search (SGVNSALS) to solve this problem, and, for comparison purposes, we also implemented a Smart General Variable Neighborhood Search (SGVNS) and a General Variable Neighborhood Search (GVNS) algorithms. The SGVNSALS algorithm alternates the local search engine between two different strategies. In the first strategy, the Randomized Variable Neighborhood Descent method (RVND) performs the local search, and, when applying this strategy, most successful neighborhoods receive a higher score. In the second strategy, the local search method is applied only in a single neighborhood, chosen by a roulette method. Thus, the application of the first local search strategy serves as a learning method for applying the second strategy. To test these algorithms, we use benchmark instances from MDVRPTW involving up to 960 customers, 12 depots, and 120 vehicles. The results show SGVNSALS performance surpassed both SGVNS and GVNS concerning the number of used vehicles and covered distance. As there are no algorithms in the literature dealing with MDVRPTW*, we compared the results from SGVNSALS with those of the best-known solutions concerning these instances for MDVRPTW, where the objective is only to minimize the total distance covered. The results showed that the proposed algorithm reduced the vehicle fleet by 91.18% of the evaluated instances, and the fleet size achieved an average reduction of up to 23.32%. However, there was an average increase of up to 31.48% in total distance traveled in these instances. Finally, the article evaluated the contribution of each neighborhood to the local search and shaking operations of the algorithm, allowing the identification of the neighborhoods that most contribute to a better exploration of the solution space of the problem.