A Memetic Algorithm for the Car Renter Salesman Problem

Goldbarg, Marco César; Asconavieta, Paulo Henrique S.; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvêa

doi:10.5772/15909

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“…In this example, the theme is defined as a set of 4 sequential vertices in S (a path of length 3), randomly chosen in procedure Select_theme( ) as t = {3, 5, 2, 6}. The thematic variables are the edges connected to those vertices, i.e., theme = {(4,3), (3,5), (5,2), (2,6), (6,1)}.…”

Section: Scientific Algorithmsmentioning

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“…In addition to these costs, there is an additional fee to be paid to return a vehicle to the city where it was rented, if it is delivered in a different city. In [2] vertex 1 is considered the starting (and ending) point of the tour, thus, a vehicle must be rented at vertex 1. In this paper, it is considered the version of CaRS where each vehicle can be rented only once.…”

Section: Application To the Carsmentioning

confidence: 99%

“…This paper presents the Scientific Algorithms and illustrates its main steps with a didactic example on the Traveling Salesman Problem (TSP). To investigate the potential of the proposed class of algorithms, the approach is applied to a variant of the TSP named Car Renter Salesman Problem (CaRS) [2]. Several metaheuristics were applied to CaRS such as GRASP, VND, Ant Colony Optimization, Memetic Algorithms [2] and Transgenetic Algorithms [3].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Scientific algorithms for the Car Renter Salesman Problem

Felipe

Goldbarg

2014

2014 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)

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This paper presents the Scientific Algorithms, a new metaheuristics inspired in the scientific research process. The new method introduces the idea of theme to search the solution space of hard problems. The inspiration for this class of algorithms comes from the act of researching that comprises thinking, knowledge sharing and disclosing new ideas. The ideas of the new method are illustrated in the Traveling Salesman Problem. A computational experiment applies the proposed approach to a new variant of the Traveling Salesman Problem named Car Renter Salesman Problem. The results are compared to state-of-the-art algorithms for the latter problem.

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Section: Scientific Algorithmsmentioning

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Section: Application To the Carsmentioning

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Section: Introductionmentioning

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Scientific algorithms for the Car Renter Salesman Problem

Felipe

Goldbarg

2014

2014 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)

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“…Esta seção descreve dois algoritmos evolucionários aplicados à solução do CaRS: um algoritmo da classe memética, baseado no trabalho de Goldbarg et al (2011), e um algoritmo transgenético, baseado nas informações constantes na Seção 3 deste capítulo.…”

Section: Algoritmos Evolucionários Na Solução Do Carsunclassified

“…A recombinação é ilustrada na Figura 5 em uma instância com n = 11 Goldbarg et al (2011) com o mesmo número de execuções. …”

Section: Algoritmo Meméticounclassified

Computação Evolucionária em Problemas de Engenharia

Lopes¹,

Takahashi²

2011

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Resumo: Este capítulo propõe a determinação e a utilização de uma ordem de mérito para as unidades termoelétricas de geração como informação adicional no processo de busca bio-inspirado conhecido como colônia de formigas. Esta ordem de mérito é baseada nas informações fornecidas pelos multiplicadores de Lagrange associados às variáveis discretas de decisão, as quais são representadas através de uma função contínua. Com a ordem de mérito determinada, um percentual de indivíduos da colônia faz uso destas informações no processo de busca visando a minimização da programação diária de operação. Os resultados alcançados através das simulações indicam que as informações dos multiplicadores de Lagrange aumentaram a eciência da colônia em seu processo de busca.Palavras-chave: Multiplicadores de Lagrange, Operação de unidades termoelétricas, Despacho Térmico, Otimização por colônia de formigas.Abstract: This chapter proposes the use of a merit order as additional information in the ant colony optimization process applied to thermoelectric generation systems. This merit order is based on information provided by the Lagrange multipliers related to the discrete decision variables. Those variables are represented by a continuous function. After determining the merit order, a set of the ant colony individuals make use of that information aiming at minimizing the daily dispatch of the system. Results indicate that information obtained from Lagrange multipliers increase the eciency of the ant colony search process. IntroduçãoA programação diária da operação da geração é um dos problemas mais relevantes do setor de energia elétrica. Nessa tarefa, a meta é o atendimento da demanda ao menor custo possível através da otimização dos recursos disponíveis (Fortunato et al., 1990). A programação da operação torna-se cada vez mais relevante, não apenas para promover economia e segurança do sistema, mas também pelas seguintes razões:• As decisões de partida, parada e as dinâmicas quanto à reativação das modernas instalações geradoras são complexas e dispendiosas;• No atual modelo competitivo do setor elétrico, ganhos de pequena porcentagem tornaram-se economicamente relevantes;• Há uma variação acentuada entre as demandas em horários de pico e fora do pico.A programação diária da operação pode ser denida como sendo a determinação de uma estratégia de operação, cujo objetivo é indicar dentre todas as unidades geradoras existentes no sistema quais devem ser colocadas em operação e suas respectivas potências horárias de saída, de modo a atender a demanda de energia, satisfazendo as restrições operacionais e funcionais do sistema elétrico (Wood & Wollenberg, 1996; Padhy, 2004 Fazendo uma análise da literatura pode-se constatar que há necessidade tanto de aperfeiçoamentos dos algoritmos existentes como da elaboração de novas técnicas para a resolução do problema em questão. O que se observa, no geral, é que por um lado, um algoritmo pode ser simples, rápido, mas que apresenta mínimos locais de baixa qualidade (alto custo operacional).Por out...

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Evolutionary algorithm for the Car Renter Salesman

Asconavieta

Goldbarg

2011

2011 IEEE Congress of Evolutionary Computation (CEC)

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A Memetic Algorithm for the Car Renter Salesman Problem

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Computação Evolucionária em Problemas de Engenharia

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