PPGCC - Doutorado (Teses)
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Item Mathematical models and heuristic algorithms for routing problems with multiple interacting components.(2021) Chagas, Jonatas Batista Costa das; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Santos, André Gustavo dos; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Santos, André Gustavo dos; Barboza, Eduardo Uchoa; Arroyo, José Elias Claudio; Vidal, Thibaut Victor Gaston; Toffolo, Túlio Ângelo MachadoMuitos problemas de otimização com aplicações reais têm vários componentes de interação. Cada um deles pode ser um problema pertencente à classe N P-difícil, e eles podem estar em conflito um com o outro, ou seja, a solução ótima para um componente não representa necessariamente uma solução ótima para os outros componentes. Isso pode ser um desafio devido à influência que cada componente tem na qualidade geral da solução. Neste trabalho, foram abordados quatro problemas de roteamento complexos com vários componentes de interação: o Double Vehicle Routing Problem with Multiple Stacks (DVRPMS), o Double Traveling Salesman Problem with Partial Last-InFirst-Out Loading Constraints (DTSPPL), o Traveling Thief Problem (TTP) e Thief Orienteering Problem (ThOP). Enquanto os DVRPMS e TTP já são bem conhecidos na literatura, os DTSPPL e ThOP foram recentemente propostos a fim de introduzir e estudar variantes mais realistas dos DVRPMS e TTP, respectivamente. O DTSPPL foi proposto a partir deste trabalho, enquanto o ThOP foi proposto de forma independente. Neste trabalho são propostos modelos matemáticos e/ou algoritmos heurísticos para a solução desses problemas. Dentre os resultados alcançados, é possível destacar que o modelo matemático proposto para o DVRPMS foi capaz de encontrar inconsistências nos resultados dos algoritmos exatos previamente propostos na literatura. Além disso, conquistamos o primeiro e o segundo lugares em duas recentes competições de otimização combinatória que tinha como objetivo a solução de uma versão bi-objetiva do TTP. Em geral, os resultados alcançados por nossos métodos de soluções mostraram-se melhores do que os apresentados anteriormente na literatura considerando cada problema investigado neste trabalho.Item Gathering data in wireless sensor networks by drone.(2020) Rezende, Josiane da Costa Vieira; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Silva, Rone Ilídio da; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Teixeira, Fernando Augusto; Coelho, Igor Machado; Ochi, Luiz Satoru; Penna, Puca Huachi Vaz; Coelho, Vitor Nazário; Silva, Rone Ilidio daThe benefits of using mobile sinks or data mules for data collection in Wireless Sensor Network (WSN) have been studied in several studies. However, most of them consider only the WSN limitations and sensor nodes having no more than one data packet to transmit. This paper considers each sensor node having a relatively larger volume of data stored in its memory. That is, they have several data packets to send to sink. We also consider a drone with hovering capability, such as a quad-copter, as a mobile sink to gather this data. Hence, the mobile collector eventually has to hover to guarantee that all data will be received. Drones, however, have a limited power supply that restricts their flying time. Hence, the drone’s energy cost must also be considered to increase the amount of collected data from the WSN. This work investigates the problem of determining the best drone tour for data gathering in a WSN. We focus on minimizing the overall drone flight time needed to collect all data from the WSN. We propose an algorithm to create a subset of sensor nodes to send data to the drone during its movement and, consequently, reduce its hovering time. The proposed algorithm guarantees that the drone will stay a minimum time inside every sensor node’s radio range. The computational experiments showed that our proposal significantly outperforms the state-of-the-art methods in finding drone tours in this type of scenario.Item Conflict graphs in mixed-integer linear programming : preprocessing, heuristics and cutting planes.(2020) Brito, Samuel Souza; Santos, Haroldo Gambini; Santos, Haroldo Gambini; Fonseca, George Henrique Godim da; Mateus, Geraldo Robson; Aragão, Marcus Vinicius Soledade Poggi de; Toffolo, Túlio Ângelo MachadoThis thesis addresses the development of con ict graph-based algorithms for MixedInteger Linear Programming, including: (i) an e cient infrastructure for the construction and manipulation of con ict graphs; (ii) a preprocessing routine based on a clique strengthening scheme that can both reduce the number of constraints and produce stronger formulations; (iii) a clique cut separator capable of obtaining dual bounds at the root node LP relaxation that are 19.65% stronger than those provided by the equivalent cut generator of a state-of-the-art commercial solver, 3.62 times better than those attained by the clique cut separator of the GLPK solver and 4.22 times stronger than the dual bounds obtained by the clique separation routine of the COIN-OR Cut Generation Library; (iv) an odd-cycle cut separator with a new lifting module to produce valid odd-wheel inequalities; (v) two diving heuristics capable of generating integer feasible solutions in restricted execution times. Additionally, we generated a new version of the COIN-OR Branch-and-Cut (CBC) solver by including our con ict graph infrastructure, preprocessing routine and cut separators. The average gap closed by this new version of CBC was up to four times better than its previous version. Moreover, the number of mixed-integer programs solved by CBC in a time limit of three hours was increased by 23.53%.