A study of different metaheuristics to solve the urban transit crew scheduling problem.
Este artigo explora diferentes métodos de busca associados à metaheurística Iterated Local Search (ILS) para resolver o Problema de Programação de Tripulações de um Sistema de Transporte Público. Os resultados obtidos com o ILS foram comparados com um trabalho prévio, dos mesmos autores, que utilizo...
| Autores: | , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2014 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UFOP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ufop.br:123456789/5750 |
| Acceso en línea: | http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/5750 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Crew scheduling problem Metaheuristics Variable neighborhood search Iterated local search |
| Sumario: | Este artigo explora diferentes métodos de busca associados à metaheurística Iterated Local Search (ILS) para resolver o Problema de Programação de Tripulações de um Sistema de Transporte Público. Os resultados obtidos com o ILS foram comparados com um trabalho prévio, dos mesmos autores, que utilizou a metaheurísica Variable Neighborhood Search (VNS). Inicialmente ambas as metaheurísticas foram implementadas utilizando como procedimento de busca o método clássico First Improvement, realizando realocação e troca “guiada” das tarefas das tripulações. Esta realocação/troca guiada substitui a componente randômica dos métodos clássicos por uma busca da melhor posição para a inserção das tarefas. Posteriormente, foi utilizada a técnica denominada Very Large-scale Neighborhood Search (VLNS) como procedimento de busca nas respectivas metaheurísticas. Esta técnica produz um número muito maior de vizinhos do que vizinhanças 2-opt, pois ela permite a realocação de tarefas entre uma série de diferentes tripulações. Ambas as versões das metaheurísticas foram aplicadas a um conjunto de dados reais de uma empresa que opera em Belo Horizonte, produzindo programações mais econômicas do que aquelas adotadas pela empresa. Os resultados são apresentados e discutidos neste trabalho. |
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