PPGCC - Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação

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Data inicial: 2020Assunto: search.filters.subject.Heurística

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    Exact and heuristic approaches for traveling salesman problems with drones.
    (2021) Freitas, Júlia Cária de; Penna, Puca Huachi Vaz; Toffolo, Túlio Ângelo Machado; Penna, Puca Huachi Vaz; Toffolo, Túlio Ângelo Machado; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Subramanian, Anand
    The technological advances concerning drones have encouraged the market to consider drone applications in different areas including last mile delivery. However, limitations due to battery capacity, maximum weight, and legal regulations restrict the effective operational range of drones in many practical applications. To overcome the battery issue, hybrid operations involving one or more drones launching from a larger vehicle have emerged, in which the larger vehicle operates as a mobile depot and a recharging platform. In this dissertation, we describe a routing model that leverage the drone and truck working as a synchronized unit. The Flying Sidekick Traveling Salesman Problem (FSTSP) considers a delivery system composed by a truck and a drone. The drone launches from the truck with a single package to deliver to a customer. Each drone must return to the truck to recharge batteries, pick up another package, and launch again to a new customer location. This work proposes two novel Mixed Integer Programming (MIP) formulations and a heuristic approach to address the problem. The proposed MIP formulations yields better linear relaxation bounds than previously proposed formulations for all instances, and was capable of optimally solving several unsolved instances from the literature. We developed a hybrid heuristic based on the General Variable Neighborhood Search metaheuristic to tackle a generalization of the FSTSP called Multiple Traveling Salesman Problem with Drones, in which multiple trucks and drones are considered as part of the delivery system. The heuristic obtained high-quality solutions for large-size instances. The efficiency of the algorithm was evaluated on 410 benchmark instances from the literature, and over 80% of the best known solutions were improved.
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    Problema de roteamento de veículos elétricos capacitados com localização de estações de troca de baterias.
    (2021) Souza, Afrânio de Castro; Penna, Puca Huachi Vaz; Souza, André Luyde da Silva; Penna, Puca Huachi Vaz; Moreira, Gladston Juliano Prates; Gonçalves, Luciana Brugiolo
    O aumento do número de veículos movidos a combustíveis fósseis, principalmente nos meios urbanos, elevou consideravelmente a quantidade de poluentes lançados ao meio ambiente. Com a criação da área de pesquisa denominada Logística Verde, foi possível propor soluções para a linha de produção e distribuição de produtos onde o impacto ao meio ambiente sejam reduzidos. Uma alternativa sustentável para a distribuição de produtos em grandes centros urbanos é a utilização de veículos elétricos. Neste trabalho, apresenta-se o Problema de Roteamento de Veículos Elétricos (PRVE) juntamente com a definição de locais estratégicos para a instalação de estações de trocas de baterias, considerando a autonomia limitada das baterias. Para tratar o problema, foi desenvolvido um algoritmo heurístico, baseado na meta-heurística Iterated Local Search (ILS). Na fase de construção da solução inicial foram utilizados dois métodos gulosos: o método do vizinho mais próximo e um segundo que considera maior demanda. No método de busca local, foi utilizado o Randomized Variable Neighborhood Descent (RVND) com um conjunto de 9 (nove) vizinhanças. Experimentos computacionais em instâncias da literatura mostram que foi possível obter resultados de alta qualidade, evidenciando a eficiência da abordagem proposta.
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    Heurísticas matemáticas aplicadas ao problema de carregamento de contêineres.
    (2020) Oliveira, Kelly Márcia de; Toffolo, Túlio Ângelo Machado; Toffolo, Túlio Ângelo Machado; Penna, Puca Huachi Vaz; Silva, Everton Fernandes da
    Este trabalho tem seu foco no Problema de Carregamento de Contêineres (CLP, do inglês Container Loading Problem). Neste problema, deseja-se alocar caixas de forma retangular em contêineres de modo que todas as caixas sejam alocadas e o volume total dos contêineres usados seja o menor possível. Devido ao crescente número de encomendas enviadas mundialmente, há uma demanda por parte das empresas e da sociedade por métodos para alocar caixas em contêineres de forma eficiente. Ao realizar o carregamento de caixas, as seguintes restrições devem ser satisfeitas: todas as caixas devem ser alocadas; caixas não podem se sobrepor dentro de um contêiner; e caixas devem ser alocadas inteiramente dentro da área do contêiner. Este trabalho propõe duas heurísticas matemáticas para o CLP, baseadas em Relax-and-fix e Local Branching. As duas estratégias utilizam métodos construtivos para produzir uma solução inicial e, em seguida, realizam uma busca local utilizando um modelo de programação inteira mista. Embora o Local Branching, assim como o Relax-and-fix, tenha sido capaz de encontrar uma solução até pouco tempo desconhecida para uma instância, resultados indicam que o Relax-and-fix é um método mais promissor, pois é capaz de gerar mais soluções de qualidade, igualando por muitas vezes o melhor resultado conhecido na literatura.
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    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 Machado
    Muitos 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.
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    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 da
    The 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.
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    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 Machado
    This 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%.