GRASP with path relinking for the symmetric Euclidean clustered traveling salesman problem

Mestria, Mário; Ochi, Luiz Satoru; Martins, Simone L.

doi:10.1016/j.cor.2012.10.001

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“…Neste algoritmo, inicialmente é construído uma solução utilizando a Heurística do Vizinho mais Próximo e depois é realizada uma busca local através do método 3-Opt. Essas estratégias podem ser determinadas incorporando agrupamento das chamadas de desligamento em regiões disjuntas e modelando-as através do Problema do Caixeiro Viajante com Grupamento [4]. As regiões ora agrupadas por prioridade são necessárias para atender os diferentes níveis de prioridade e não necessariamente estas regiões são próximas umas das outras.…”

Section: Introductionunclassified

Modelo de Otimização Aplicada ao Despacho de Veículos de Emergência para Atendimento aos Clientes com Interrupção de Energia Elétrica

Campaneli¹,

Mestria²

2015

Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics

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RESUMONos ambientes comerciais, industriais, residenciais, educacionais e de setores de serviços, a demanda por energia elétrica ininterrupta têm crescido muito nas últimas décadas. Falhas na rede elé-trica decorrente de mudanças climáticas, equipamentos sem manutenção ou ineficientes, materiais e dispositivos ultrapassados, entre outros fatores, precisam ser rapidamente solucionados a fim de minimizar o custo financeiro, tanto para as empresas de energia, como para os consumidores.Companhias elétricas têm métodos para auxiliar nas tomadas de decisões relacionadas à designação e roteamento de veículos e equipes que atendam regiões com falhas de energia. Muitas destas soluções incorporam a experiência dos profissionais das companhias e às vezes decisões são realizadas de forma manual.Para aprimorar a eficiência no atendimento das falhas de energia elétrica, um sistema computadorizado baseado em um algoritmo de otimização é proposto para elaborar estratégias de despacho de veículos de emergência, reduzindo o tempo de deslocamento dos mesmos. Neste algoritmo, inicialmente é construído uma solução utilizando a Heurística do Vizinho mais Próximo e depois é realizada uma busca local através do método 3-Opt. Essas estratégias podem ser determinadas incorporando agrupamento das chamadas de desligamento em regiões disjuntas e modelando-as através do Problema do Caixeiro Viajante com Grupamento [4]. As regiões ora agrupadas por prioridade são necessárias para atender os diferentes níveis de prioridade e não necessariamente estas regiões são próximas umas das outras. Além disso, o método de prever futuras demandas estocásticas na modelagem, utilizando abordagens estatísticas documentadas anteriormente, pode ser introduzido [3].Para elaboração do algoritmo de otimização a região em que uma determinada empresa de energia elétrica atende é subdivida em vértices, onde cada vértice representa uma unidade ou setor onde ocorreu uma falha de energia. Esses locais então são classificados em diferentes níveis de prioridade enumerados de um a cinco. Um hospital, por exemplo, tem nível de prioridade cinco. Já uma residência comum possui nível de prioridade mínima, que é um. A Tabela 1 mostra as unidades e setores com seus respectivos níveis de prioridade. Quanto maior o nível de prioridade, maior será o peso do fator prioritário i P , mostrado a seguir. NívelUnidades e setores levados em consideração 1 Hospitais e assistências médicas e hospitalares; Armazenamento, uso e controle de substâncias radioativas, equipamentos e materiais nucleares; Produção e distribuição de energia elétrica, gás e combustíveis; Centros de controle público de tráfego aéreo, marítimo e urbano. 2 Tratamento e abastecimento de água; Unidades operacionais de segurança pública, tais como, polícia militar, polícia civil e corpo de bombeiros; Instalações que atendam a sistema rodoferroviário e metroviário; Unidade operacional de serviço público de telecomunicações. 3Semáforos, radares e câmeras de monitoramento de trânsito; Rodovias (Iluminação); Captação e tratam...

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Section: Introductionunclassified

Modelo de Otimização Aplicada ao Despacho de Veículos de Emergência para Atendimento aos Clientes com Interrupção de Energia Elétrica

Campaneli¹,

Mestria²

2015

Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics

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“…GLS, which is a successful algorithm for the TSP [16], incorporates a straight forward extension of the 2-Opt heuristic to handle the clustering constraint of FCTSP. The performance of the proposed memetic algorithm is evaluated through several experiments that include comparisons with the TLGA [14] and the GRASP algorithm [6]. This paper is organized as follows.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…Although such a prespecified order is not necessarily defined in real-life applications, there are few algorithms developed for the CTSP without a pre-order [6]. This variant of the CTSP is referred to as the free CTSP (FCTSP).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…As reported in [14], the TLGA performed well in comparison to other GA variants. Later, Mestria et al [6] developed several path-relinking strategies incorporated to a Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) for solving the FCTSP. The best performing heuristic was the GRASP that uses path-relinking in each iteration and as a postoptimization strategy, outperforming other GRASP variants and the TLGA [14].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…The GRASP algorithm proposed in [6] has two important characteristics: 1) it deals with the whole FCTSP in a single phase without differentiation between the search for the intercluster and for the intra-cluster edges, unlike the two phases approach of the TLGA; and 2) the underlying local search procedure implements the well-known 2-Opt heuristic as one of the most effective local search heuristic for the classical TSP. These characteristics suggest the potential of adapting and then applying successful TSP heuristics to the FCTSP.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Solving the Free Clustered TSP Using a Memetic Algorithm

Alsheddy¹

2017

ijacsa

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Abstract-The free clustered travelling salesman problem (FCTSP) is an extension of the classical travelling salesman problem where the set of vertices is partitioned into clusters, and the task is to find a minimum cost Hamiltonian tour such that the vertices in any cluster are visited contiguously. This paper proposes the use of a memetic algorithm (MA) that combines the global search ability of Genetic Algorithm with local search to refine solutions to the FCTSP. The effectiveness of the proposed algorithm is examined on a set of TSPLIB instances with up to 318 vertices and clusters varying between 2 and 50 clusters. Moreover, the performance of the MA is compared with a Genetic Algorithm and a GRASP with path relinking. The computational results confirm the effectiveness of the MA in terms of both solution quality and computational time.

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